Design of experimentsHi everyone,
first of all, excuse my english because I am not a native english speaker. I am a beginner in the field of design of experimens and this is why I am looking for insights. My problem is the folowing:
1. I need to optimize the concentration of 7 proteins contained in the cell culture medium we use
2. We know that all these 7 proteins have an significant effect on the response ( yield)
3. We don't know if there is any interaction between the proteins
4. We know that the effect of some proteins is not linear to the concentration: this means that higher concentration than usual can have a negative impact on the yield ( possible quadratic effect )
5. We also know that the cells used as starting material for cell culture have a big impact on the yield, but since we can't control that factor, we are thinking about using it as a blocking factor.
My questions are the following :
- How do we start ? do we evaluate the blocking factor in the first plan we make ?
- Do we need to use three level per factor ( concentration of protein) or two to reduce the number of assay ( but we could miss quadratic effect)
Thank you in advance.
Consumer and Market ResearchDesign of ExperimentsRe: Design von ExperimentenHallo @Ekokase ,
Wir können wahrscheinlich nicht alle Dinge behandeln, über die Sie nachdenken sollten, bevor Sie Ihr Experiment entwerfen und ausführen. Aber ich liefere gerne ein paar Ideen.
Einige wichtige Fragen:
Wie viele Assays können Sie durchführen?
Wie viele Chargen von Zellausgangsmaterial haben Sie?
Wie viele Assays können Sie mit jeder Charge von Zellausgangsmaterial durchführen?
Ein definitives Screening-Design könnte ein guter Ausgangspunkt sein. Dies würde ein relativ kleines Experiment liefern (z. B. das Standarddesign von JMP für 7 Faktoren mit 3 Blöcken und 3 Mittelpunkten ist 23 Läufe).
Allerdings wissen Sie bereits, dass alle Faktoren wichtig sind, also handelt es sich nicht wirklich um eine Screening-Situation. Stattdessen möchten Sie vielleicht ein benutzerdefiniertes Design für das RSM-Modell entwerfen.
Ich hoffe das hilft,
Phil
Re: Design von ExperimentenWillkommen in der Community.
Ergänzend zu Phils Fragen:
1. Haben Sie das Messsystem studiert?
2. Woher wissen Sie, dass die 7 Proteine eine signifikante Wirkung haben? Wie wurden sie untersucht und unter welchem Inferenzraum (was hat das Rauschen (z. B. Ausgangsmaterial) gemacht, als sie untersucht wurden?)
3. Woher wissen Sie, dass es nicht linear ist oder ob Sie diese Hypothese haben und untersuchen möchten?
4. Wenn Sie wissen, dass Ausgangsmaterial eine große Wirkung hat, wie wollen Sie damit in Zukunft umgehen? Möchtest du zum Beispiel robuster werden? Möchten Sie Ihren Prozess anpassen, um dies zu kompensieren? Sie wollen an der Verbesserung des Ausgangsmaterials arbeiten?
Wie Phil vorschlägt, gibt es viele Dinge zu bedenken und zu berücksichtigen, bevor man das passende Design auswählt. UND die Wahrscheinlichkeit, dass Sie genau das richtige Design wählen, ist nahe 0 (selbst für sehr erfahrene Designer). "Das beste Design, das Sie jemals entwerfen werden, ist das, das Sie entwerfen, nachdem Sie das Experiment durchgeführt haben". Denken Sie also sequentiell. Das erste Experiment wird Informationen liefern, um ein besseres Experiment zu entwerfen. Erstellen Sie an jedem Punkt Ihrer Iterationen mehrere Designs (einfach in JMP). Bewerten Sie, welches Wissen jedes Design im Vergleich zu den Kosten für den Betrieb liefern kann. Antizipieren Sie jedes mögliche Ergebnis für jedes und wählen Sie dann eines aus, erhalten Sie Daten, analysieren und iterieren Sie.
Re: Design von ExperimentenVielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, meine Frage zu beantworten.
Ein bisschen Kontext: Wir verwenden Stammzellen (unser Ausgangsmaterial) und differenzieren (transformieren) sie in Adipozyten und diese 7 Proteine (Zytokine) sind für diese Differenzierung notwendig. Unsere Antwort ist der Prozentsatz der Adipozyten.
1. Ja, das Messsystem ist validiert.
2. Die Wahl dieser Proteine ist durch jahrelange Forschung gerechtfertigt, und diese Proteine sind in der Bibliographie dafür bekannt, dass sie einen Einfluss auf diese Differenzierung haben. Aber Sie haben einen Punkt, ich glaube nicht, dass wir 100% sicher sein können, dass alle wichtig sind, da diese Art von Studie vorher nicht durchgeführt wurde (Bewertung der Wirkung jedes Faktors).
3. Einige Zytokine sollen angeblich keine lineare Reaktion entsprechend ihrer Konzentration haben. Beispielsweise kann sich die Erhöhung der Konzentration negativ auf die Reaktion auswirken. Dies ist bei einem unserer Zytokine der Fall.
4. Ja, das Endziel ist eine Kombination von Zytokinen, die trotz des Ausgangsmaterials zufriedenstellende Ergebnisse liefern, aber ich glaube nicht, dass wir den Prozess anpassen könnten, da nicht bekannt ist, warum einige Stammzellen eine bessere Ausbeute haben als andere. Wir hoffen, dass es in allen Fällen mindestens 55 % Adipozyten gibt.
Re: Design von ExperimentenDas ist alles nützlich zu wissen. Danke, @Ekokase . Können Sie uns Angaben zur möglichen Anzahl von Assays, Zellmaterialchargen und Assays pro Charge machen? Das wird wichtig sein.
Re: Design von Experimenten
ja, ich kann @Phil_Kay ,
18 Assays pro Design ist das Maximum, das technisch möglich ist, wenn es am selben Tag durchgeführt werden muss. Wir haben genug Stammzellen, aber 70 Assays mit nur einer Zellcharge wären nicht möglich, die durchschnittliche Anzahl der Assays, die durchgeführt werden können, liegt bei etwa 30 (die Zellchargen haben nicht die gleiche Größe in Bezug auf die Zellmenge).
Re: Design von ExperimentenIn diesem Fall möchten Sie wahrscheinlich Custom Design mit einem RSM-Modell für die Proteinfaktoren und einen Blockierungsfaktor verwenden, um die Charge des Zellmaterials zu verwalten. Es hängt wirklich davon ab, wie viele Läufe Sie insgesamt durchführen möchten, wie viele Zellmaterial-Bxs Sie sich ansehen möchten, wie viele Läufe Sie pro Tag durchführen möchten, ob Sie mehrere Zellmaterial-Bxs pro Tag betrachten können, und andere praktische Überlegungen ...
Re: Design von ExperimentenVielen Dank für Ihre Antwort. Ich habe noch eine Frage zum Zellstapel. Wir könnten praktisch endlose Chargen von Zellen haben, wie könnten wir sicherstellen, dass der Produktionsprozess noch funktioniert?
Re: Design von ExperimentenIch werde im Vergleich zu anders antworten @Phil_Kay Und @statmann deren technische Fragen, Antworten und Ratschläge genau richtig sind. Wenn Sie das nötige Kleingeld haben, vor allem, weil Sie ein bekennender „Anfänger“ bei DOE sind, würde ich einen Berater beauftragen, der Sie durch diesen Prozess führt. Es gibt 1001 Probleme, die aufgekommen sind und auftauchen werden, und Phil und Statman haben in einem kompakten Forum wie diesem gerade erst an der Oberfläche gekratzt. Was ist zum Beispiel, wenn während der Versuchsdurchführung etwas „schief“ in Bezug auf den „Plan“ geht? Oder die Messung von Reaktionen? Und sobald Sie dort angekommen sind, müssen Sie einen neuen Thread zur Analyse starten. Dies ist nicht der Ort, um eine schnelle Antwort in Echtzeit zu erhalten. Ein kompetenter Berater mit Erfahrung in Bioassay-Arbeiten kann viele Probleme mit Ihnen erörtern und auch Ratschläge zu Ihren Fragen geben.
Re: Design von ExperimentenMich verwirrt folgendes:
"Aber ich glaube nicht, dass wir den Prozess anpassen könnten, da nicht bekannt ist, warum einige Stammzellen eine bessere Ausbeute haben als andere." Und die damit verbundenen:
"Wie konnten wir sicherstellen, dass der Produktionsprozess noch funktioniert"
Warum versuchen Sie nicht zu verstehen, warum Zellen von Charge zu Charge variieren?
Es scheint mir, dass Sie versuchen könnten / sollten, herauszufinden, welche Komponenten der Variation die größte Hebelwirkung haben, BEVOR Sie mit Ihren Experimenten beginnen. Welche Variationsquellen sind am größten? Innerhalb oder zwischen Zellchargen? Sie könnten Stichproben (Komponenten von Variationsstudien, hierarchisch oder systematisch) durchführen, um die Konsistenz und Größe der mehreren Komponenten zu bestimmen (und Ihre Messsysteme anhand dieser Komponenten zu bewerten), was äußerst hilfreich wäre, um zu bestimmen, wie diese Quellen in einem Experiment zu handhaben sind.
Re: Design von ExperimentenIch stimme Pete zu ... alles, was wir tun können, ist zu versuchen, das OP dazu zu bringen, seine Einschränkungen in Bezug auf den Prozess des Entwerfens von Experimenten zu erkennen, damit es den Rat einholen kann, den es benötigt.
Obwohl ich die Absicht der Easy DOE-Plattform respektiere, scheint sie mir ein Widerspruch in sich zu sein.
Re: Design von ExperimentenHallo, danke für deine Antwort. Wir planen, von einem Berater betreut zu werden. Ich möchte nur eine andere Sichtweise haben.
