Nested Factor DoEs für BioassaysHallo zusammen,
Wenn ein Kunde, der an der Entwicklung von Bioassays beteiligt ist, gefragt hat, wie einfach es ist, verschachtelte DoEs zu erstellen – in diesen Fällen hat er möglicherweise nur einen Versuch, eine bestimmte Reagenziencharge oder Zellzubereitung bei einem bestimmten Analytiker zu verwenden, sie werden nie wiederholt/von verschiedenen Analytikern geteilt.
Sie verwenden hierfür derzeit das Tool Minitab Gauge R+R (Nested) – können wir eine einfachere/bessere Möglichkeit anbieten, dies anzugehen?
Betreff: Nested Factor DoEs für BioassaysHallo Ben,
Ich denke, dass die MSA-Designfunktion in JMP 17 die nötige Flexibilität bietet: https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/example-of-msa-design.shtml#
Es ist jedoch ungewöhnlich, dass ein Benutzer von Minitab zu JMP wechselt, es sei denn, wir können ihn zu einem wichtigen Bedarf führen, den er in Minitab nicht lösen kann. Nutzen Sie die Antwort, die Sie ihnen bezüglich unserer Fähigkeiten zum Entwerfen verschachtelter Experimente geben, um das Recht zu erhalten, zu fragen, warum sie einen Wechsel von Minitab zu JMP in Betracht ziehen. Was motiviert sie, über eine Veränderung nachzudenken?
Betreff: Nested Factor DoEs für BioassaysHallo Ben,
Ich habe so etwas schon einmal bei Biotech-Unternehmen gesehen, die an Krebszelltherapeutika arbeiten. Oft liegt ein Zellspendereffekt vor, der als Zufallsblockeffekt behandelt wird. Es ist nicht schwer, einen einzelnen zufälligen Blockierungseffekt in den benutzerdefinierten Designer zu integrieren. Aber die Dinge werden etwas heikel, wenn der Donor-Effekt in einen anderen Blockierungseffekt eingebettet ist, wie zum Beispiel „Analyst“ oder „Day“. (Oder umgekehrt, Tag ist in Donor verschachtelt).
Wenn Sie zwei verschachtelte Zufallseffekte haben, können Sie den benutzerdefinierten Designer hacken, um das entsprechende Design zu erstellen. Der Trick besteht darin, zwei Dummy-Faktoren zu erstellen (nennen Sie sie D1 und D2) und den einen als schwer änderbar, den anderen als sehr schwer änderbar zu bezeichnen. Nachdem Sie die Designtabelle erstellt haben, können Sie die gesamte Plotspalte in „Tag“ und die Unterplotspalte in „Spender“ umbenennen. Anschließend löschen Sie die beiden Dummy-Spalten.Es ist kein schöner Hack, aber er funktioniert gut. Und dieser Ansatz ist flexibler als die Verwendung eines Messgerät-R&R-Studienrahmens.Lassen Sie mich wissen, wenn dies unklar ist, und ich kann ein kurzes Video aufnehmen.
Übrigens gibt es einen hervorragenden Discovery-Vortrag über die angemessene Modellierung von Spendereffekten, der sehr zu empfehlen ist: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Americas-2021/Biopharmaceuticals-New-Frontier-Modeling-Patient-Donor/ta-p/398736
