생물검정을 위한 중첩된 요인 DoE여러분, 안녕하세요,
생물검정 개발에 참여한 고객이 중첩된 DoE를 생성하는 것이 얼마나 쉬운지 묻습니다. 이 경우 특정 분석가와 함께 특정 시약 로트 또는 세포 준비를 한 번만 시도할 수 있으며 다른 분석가 간에 반복/공유되지 않습니다.
그들은 현재 이를 위해 Minitab Gauge R+R(Nested) 도구를 사용하고 있습니다. 이에 접근하는 더 쉽고 더 나은 방법을 제공할 수 있습니까?
Re: 생물검정을 위한 중첩된 요인 DoE안녕하세요 벤,
JMP 17의 MSA 설계 기능은 필요한 유연성을 제공한다고 생각합니다. https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/example-of-msa-design.shtml#
그러나 Minitab에서 해결할 수 없는 중요한 요구 사항을 해결하도록 유도할 수 없다면 사용자가 Minitab에서 JMP로 전환하는 경우는 드뭅니다. 중첩 실험 설계 기능과 관련하여 제공한 답변을 사용하여 Minitab에서 JMP로 전환을 고려하는 이유를 물어볼 권리를 얻으십시오. 그들이 변화를 고려하도록 동기를 부여하는 것은 무엇입니까?
Re: 생물검정을 위한 중첩된 요인 DoE안녕하세요 벤,
나는 이전에 암세포 치료제를 연구하는 생명공학 회사에서 이와 같은 것을 본 적이 있습니다. 종종 무작위 차단 효과로 취급되는 세포 기증자 효과가 있습니다. 단일 무작위 차단 효과를 맞춤 디자이너에 적용하는 것은 어렵지 않습니다. 그러나 기증자 효과가 분석가나 하루와 같은 다른 차단 효과 내에 중첩되면 상황이 약간 복잡해집니다. (또는 그 반대로, day는 기증자 내에 중첩됩니다).
두 개의 중첩된 무작위 효과가 있는 경우 맞춤 디자이너를 해킹하여 적절한 디자인을 생성할 수 있습니다. 비결은 두 개의 더미 요소(D1 및 D2라고 함)를 만들고 하나는 변경하기 어렵고 다른 하나는 변경하기 매우 어렵다고 지정하는 것입니다. 설계 변수 테이블을 생성한 후 전체 플롯 열의 이름을 "Day"로, 하위 플롯 열의 이름을 "Donor"로 바꿀 수 있습니다. 그런 다음 두 개의 더미 열을 삭제합니다.꽤 괜찮은 해킹은 아니지만 잘 작동합니다. 그리고 이 접근 방식은 게이지 R&R 연구 프레임워크를 사용하는 것보다 더 유연합니다.불분명한 경우 알려주시면 짧은 동영상을 녹화해 드리겠습니다.
그건 그렇고, 기증자 효과를 적절하게 모델링하는 방법에 대한 훌륭한 Discovery 강연이 있습니다. 적극 권장합니다. https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Americas-2021/Biopharmaceuticals-New-Frontier-Modeling-Patient-Donor/ta-p/398736
