3 レベル (ゼロ、中間、高濃度) を含む連続因子のスクリーニング DOE を設計するにはどうすればよいですか?こんにちは、みんな、
因子と結果 (= 生存率) の間に二相性の関係があると疑われる複数の連続的な生物学的因子のスクリーニング DOE を設計しようとしています。まず、特定の濃度までは正の相関があると予想し、その後、一定の濃度になると負の相関が期待されます。高濃度では毒性が生じます。古典的なスクリーニング DOE を設計する際に、この二相性の関連性をどのように考慮すればよいでしょうか?それとも、各因子に 3 つのレベル (1) 濃度 0、(2) 高濃度、(3) 中濃度を含めることができるカスタム設計を選択する必要がありますか?
助けてくれてありがとう。
敬具、
サラ
実験計画法Re: 3 つのレベル (ゼロ、中間、高濃度) を含む連続因子のスクリーニング DOE を設計するにはどうすればよいですか?こんにちは@SaraA さん
これらの最初の提案があなたの役に立つかもしれないことを嬉しく思います。
9 つの連続因子の最終スクリーニング計画を作成する予定の場合、推奨される「デフォルト」実行サイズは 25 であり、許容される実験予算と比較して非常に経済的です。ただし、さらに実行を追加して係数推定の精度を高めたり、二次効果の検出を容易にしたり、設計の比較プラットフォームを使用して設計に実行を追加するメリットを比較したりすることはできます。
DSD は、可能であれば、正確な主効果の推定 (主効果は完全に不偏であり、2 因子交互作用や二次効果と相関関係がない) を可能にし、非線形効果を持つ因子を特定できるため、非常に興味深いオプションです。応答 (各因子に 3 つのレベルが使用されるため)。ここにリストされている古典的なスクリーニング計画と比較して、他にも多くの利点があります: 最終的なスクリーニング計画の概要
たとえば、使用するさまざまなプレートからのランダムな変動を考慮したい場合は、DSD によるブロッキングを使用することもできるため、DSD は非常に効率的なスクリーニング設計の選択肢になります。
たとえ DSD が非常に興味深い設計特性を持っていたとしても、私はおそらくこの段階で止まることはないと思います。なぜなら、より多くの情報が必要になる可能性がある方法はいくつかあるからです (そして、要素のより詳細な研究を可能にする許可された実験予算があるからです)。
- おそらく、関心のある狭い実験空間に焦点を当てるために、因子の範囲を調整する必要があるかもしれません。
- DSD はまだ計画のスクリーニング中であるため、主効果が高い信頼度で特定されたら、この最初のスクリーニング段階で検出された可能性のある他の効果 (2 因子交互作用、2 次効果) を確認することをお勧めします。
- 最後に、予測モデルの場合、モデルを確認したり改良したりできるように、検証の実行や他の「トレーニング」の実行 (おそらくスペース充填の方法で) を追加すると興味深いかもしれません。
それはすべて、目的、要件、実験の予算/制約、およびシステムをある程度理解するために必要な精度によって異なります。
この補足的な回答がお役に立てば幸いです。
Re: 3 つのレベル (ゼロ、中間、高濃度) を含む連続因子のスクリーニング DOE を設計するにはどうすればよいですか?こんにちは、ビクターさん
ご返信ありがとうございます、とても助かります。
スクリーニングしたい要素は合計 9 つあり、最大 54 の実行を含めたいと考えています。特定の組み合わせに関しては何の制約もありません。すべての組み合わせが技術的に可能です。
以前は、細胞生存率に対するさまざまな生物学的化合物の影響をテストする同様の実験で、最初にスクリーニングに Plackett-Burman 計画を使用し、次に最適化のために完全要因計画を使用しました。ただし、これらのデザインでは中心点を含めることはできません。決定的なスクリーニング設計は魅力的な選択肢のように思えます。古典的な Plackett-Burman 計画と比較した場合、最終的なスクリーニング計画を使用することに何か欠点はありますか?最終的なスクリーニング設計では、DOE を 2 つではなく 1 つだけ実行することで、費用効果が高くなる可能性もあります。それとも、その後でも最適化設計を実行することが推奨されますか?
ありがとう！
サラ
Re: 3 つのレベル (ゼロ、中間、高濃度) を含む連続因子のスクリーニング DOE を設計するにはどうすればよいですか?こんにちは@SaraA さん
コミュニティへようこそ！
あなたが説明している状況は、反応にある程度の曲がりがあることを暗示しているようです。
持っている独立因子の数（およびタイプ：数値連続のみ？）、制約、利用可能な実験予算に応じて、...次のことを試してみることをお勧めします。
- 最終的スクリーニング計画、いくつかの連続数値因子に対する非常に強力なスクリーニング計画 (5 つ以上の因子に推奨、5 因子未満では使用があまり経済的/効率的ではない可能性があります)、連続因子に 3 つのレベルを使用し、主要な因子を検出できる可能性があります。効果、相互作用、二次効果。ただし、実験空間に特定の組み合わせを許可しない制約がないことを確認する必要があります (そうでない場合は、次の設計推奨事項を使用してください)。
- D-最適設計 ( カスタム設計)、想定されるモデルと含まれる条件を完全に柔軟に設定できる柔軟な設計。たとえば、各因子に中間レベルが必要な場合は、モデルに 2 次項を「必要」または「可能な場合」として含めることができます (実験の予算と 2 次項を推定する必要性/精度に応じて)。カスタム設計では、さまざまな因子タイプ (混合、カテゴリ、共変量など) を考慮することもでき、許可されていない組み合わせや実験上の制限がある場合に非常に役立ちます。
どちらの設計でもブロッキングを使用して、既知の制御可能な迷惑要因 (時間、さまざまなオペレーターなど) が存在する場合のノイズを低減できます。複数の設計を作成し、 [設計の比較] プラットフォームを使用してそれらを比較すると、各アプローチ/設計の長所と短所をより適切に評価できます。
因子の数、範囲、制約 (存在する場合)、実験の予算などに関する詳細情報を提供していただければ、他のアドバイスや推奨事項があるかもしれません。また、他のコミュニティ メンバーも議論に参加できます 
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
Re: 3 レベル (ゼロ、中間、高濃度) を含む連続因子のスクリーニング DOE を設計するにはどうすればよいですか?提供した情報があれば、どちらの方法でも進めることができます。 2 レベルのみの設計では、応答の曲率がシステムに存在するかどうかを確認するためにいくつかの中心点を含める必要があります。つまり、何をするにしても、実際には 3 レベルのデザインになります。最適設計アプローチはよりモデル中心であるため、最初にモデルを定義してから、JMP に最適設計を判断させることができます。どちらの方法でも機能します。おそらく、他の考慮事項があなたを特定の道に導くかもしれません?
1. システムの応答に影響を与えるノイズ要因は何ですか?
2. 推論空間全体での応答の変動?私の過去の経験では、細胞生存率の研究は非常にばらつきがあると言えますか?
3. 許可されていない/望ましくない治療の組み合わせ?
4. リソースに制限があるため、デザイン内の実行数に上限がある可能性がありますか?
Re: 3 つのレベル (ゼロ、中間、高濃度) を含む連続因子のスクリーニング DOE を設計するにはどうすればよいですか?こんにちは@Victor_G
DSD を使用して実験を設計しようとすると、どこに複製実行を追加できるかわかりません。これはDSDでは示されていないのでしょうか？
ありがとう
サラ
Re: 3 つのレベル (ゼロ、中間、高濃度) を含む連続因子のスクリーニング DOE を設計するにはどうすればよいですか?因子を追加すると、次の画面が表示されます。ブロックを追加できます。これらは複製です。
