DoE dei fattori nidificati per i saggi biologiciCiao a tutti,
Se un cliente coinvolto nello sviluppo di test biologici avesse chiesto quanto sia facile creare DoE nidificati: in questi casi potrebbe avere un solo tentativo di utilizzare un determinato lotto di reagenti o una determinata preparazione cellulare con un determinato analista, non verranno mai ripetuti/condivisi tra diversi analisti.
Attualmente utilizzano lo strumento Minitab Gauge R+R (nidificato) per questo: possiamo offrire un modo più semplice/migliore per affrontare questo problema?
Oggetto: DoE dei fattori nidificati per i test biologiciCiao ben,
Penso che la funzionalità di progettazione MSA in JMP 17 offra la flessibilità necessaria: https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/example-of-msa-design.shtml#
Tuttavia è insolito per un utente passare da Minitab a JMP a meno che non possiamo indirizzarlo verso un'esigenza importante che non può risolvere in Minitab. Usa la risposta che dai loro riguardo alle nostre capacità di progettare esperimenti annidati per guadagnarti il diritto di chiedere perché stanno prendendo in considerazione il passaggio da Minitab a JMP. Cosa li spinge a prendere in considerazione il cambiamento?
Oggetto: DoE dei fattori nidificati per i test biologiciCiao ben,
Ho già visto qualcosa di simile in aziende biotecnologiche che lavorano su terapie per le cellule tumorali. Spesso c'è un effetto donatore di cellule che viene trattato come un effetto di blocco casuale. Un singolo effetto di blocco casuale non è difficile da inserire nel designer personalizzato. Ma le cose diventano un po’ complicate quando l’effetto donatore è annidato all’interno di un altro effetto bloccante, come quello dell’analista o del giorno. (O viceversa, il giorno è annidato nel donatore).
Quando hai due effetti casuali annidati, puoi hackerare il designer personalizzato per produrre il design appropriato. Il trucco sta nel creare due fattori fittizi (chiamateli D1 e D2) e definirne uno difficile da modificare, l'altro molto difficile da modificare. Dopo aver prodotto la tabella dati, è possibile rinominare l'intera colonna della trama "Giorno" e la colonna della sottotrama "Donatore". Quindi elimina le due colonne fittizie.Non è un bel trucchetto, ma funziona bene. E questo approccio è più flessibile rispetto all’utilizzo di un quadro di studio di R&R basato su indicatori.Fammi sapere se non è chiaro e posso registrare un breve video.
A proposito, c'è un eccellente discorso di Discovery sulla modellazione appropriata degli effetti dei donatori, altamente raccomandato: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Americas-2021/Biopharmaceuticals-New-Frontier-Modeling-Patient-Donor/ta-p/398736
