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So integrieren Sie ein „No Shift“-Szenario in ein Temperatur-Shift-DOE

Ich arbeite derzeit an einem Design of Experiments (DOE) für einen Prozess, der Temperaturverschiebungen zu drei verschiedenen Zeitpunkten beinhaltet. Meine Herausforderung besteht darin, ein „No Shift“-Szenario als einen der Faktoren einzubeziehen.

Meine ursprüngliche Idee war:

1. Behandeln Sie die drei Zeitpunkte für Temperaturänderungen (1 Stunde, 2 Stunden, 3 Stunden) als kontinuierlichen Faktor.
2. Führen Sie ein „No Shift“-Szenario als kategorialen Faktor ein (ja/nein).

Ich habe jedoch Probleme damit, dies umzusetzen, ohne unlogische Kombinationen von „No Shift“ mit einem Zeitpunkt zu schaffen.

Meine Fragen sind:

• Gibt es eine Möglichkeit, einen Faktor auf gemischten Ebenen einzurichten, der kontinuierliche und kategoriale Ebenen kombiniert, ohne ungültige Kombinationen zu erzeugen?
• Gibt es alternative Ansätze, die hier empfehlenswert wären?

Vielen Dank!

VersuchsplanungBetreff: So integrieren Sie ein „No Shift“-Szenario in eine Temperaturverschiebungs-DOE

Ich bin mir definitiv nicht sicher, was Sie aus praktischer Sicht unter Schicht/keine Schicht verstehen ... aber im Allgemeinen gibt es innerhalb der JMP Custom Design-Plattform eine Möglichkeit, das zu tun, was JMP als „Behandlungskombinationen nicht zulassen“ bezeichnet. Am Ende erhalten Sie eine Art optimales Design, das JMP für Sie basierend auf dem von Ihnen angegebenen Modell, den unzulässigen Kombinationen und anderen Designmerkmalen wie der von Ihnen angegebenen Anzahl von Durchläufen erstellt.

Betreff: So integrieren Sie ein „No Shift“-Szenario in ein Temperatur-Shift-DOE

Hallo, danke für deine Antwort.
Was ich praktisch meine, ist, dass es in meinem Prozess zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu einer Temperaturverschiebung (von 37 °C auf 35 °C) kommen wird, ich würde aber auch eine Behandlung testen wollen, bei der die Temperaturverschiebung nie auftritt.
Das Problem besteht darin, dass ich, wenn ich „Zeit der Temperaturverschiebung (h)“ als kontinuierlichen Faktor verwende, keine Möglichkeit habe auszudrücken, wann die Verschiebung überhaupt nicht stattfindet. Meine Idee besteht also darin, dafür zwei unterschiedliche Faktoren zu erstellen, einen, der kategorisch ausdrückt, ob die Verschiebung stattfindet (ja/nein), und einen kontinuierlichen, der beschreibt, wann die Verschiebung stattfindet (1h, 2h, 3h), falls sie stattfindet.

Mir ist bewusst, dass es bei JMP möglich ist, dass Behandlungskombinationen nicht zulässig sind, und ich werde dem nachgehen. Ich würde jedoch gerne wissen, welche anderen Strategien verwendet werden könnten, um ein solches Design zu erstellen, und ob die von mir gewählte die empfohlene ist (ich kann nicht der Erste sein, der dieses Problem hat!).

Vielen Dank für deine Unterstützung!

Betreff: So integrieren Sie ein „No Shift“-Szenario in eine Temperaturverschiebungs-DOE

Kurze Fragen,

1. Welche Fragen versuchen Sie in der Studie zu beantworten?

2. Was ist Ihr Ziel? Den Mechanismus verstehen oder einfach einen Gewinner auswählen?

3. Können Sie zu jeder vollen Stunde Schicht/keine Schicht haben?

4. Gibt es weitere Faktoren?

Betreff: So integrieren Sie ein „No Shift“-Szenario in eine Temperaturverschiebungs-DOE

Hier sind meine Gedanken und vielleicht verstehe ich Ihre Denkweise immer noch nicht, aber es klingt für mich fast wie ein verschachteltes Design, bei dem die „Verschiebung“ innerhalb der Zeitpunkte verschachtelt ist. Innerhalb jedes Zeitpunkts gäbe es zwei Ebenen ... eine mit der Schicht, die zweite ohne Schicht. Messen Sie dann die Reaktion für jede Kombination. Aber da bin ich verwirrt über die Notwendigkeit unzulässiger Kombinationen ... Wollen Sie damit sagen, dass alle „No Shift“-Kombinationen NICHT in den Entwurf einbezogen werden sollten? Das klingt fast wie eine Degradierungsstilstudie? Wie ein Auflösungsproblem in der Pharmaindustrie?

Betreff: So integrieren Sie ein Szenario ohne Änderung in eine DOE zur Temperaturänderung

Hallo allerseits,

Vielen Dank für Ihre Antworten und Fragen. Lassen Sie mich meinen Versuchsaufbau und meine Ziele erläutern, um einen besseren Kontext zu schaffen:

1. Versuchsaufbau : In meinem Bioreaktorprozess untersuche ich die Auswirkungen einer Temperaturänderung von 37 °C auf 35 °C auf die Antikörperproduktion bei Säugetierzellen. Die Änderung kann zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfolgen: 1 Stunde, 2 Stunden oder 3 Stunden nach Beginn des Prozesses. Ich möchte jedoch auch ein Szenario einbeziehen, in dem diese Temperaturänderung nicht stattfindet.

2. Ziel : Das Hauptziel besteht darin, die Ausbeute des Antikörpers zu maximieren. Ich möchte verstehen, wie sich der Zeitpunkt der Temperaturänderung auf die Ausbeute auswirkt und wie die Ausbeute im Vergleich zu keiner Temperaturänderung aussieht.

3. Designherausforderung : Die Herausforderung besteht darin, dies in JMP als Designfaktor zu strukturieren. Wenn ich die Zeit der Temperaturänderung als kontinuierlichen Faktor betrachte, gibt es keine einfache Möglichkeit, das Szenario „Keine Änderung“ darzustellen. Mein erster Gedanke war, zwei Faktoren zu erstellen:

   • Ein kategorischer Faktor, der angibt, ob die Verschiebung stattfindet (Ja/Nein).
   • Ein kontinuierlicher Faktor, der den Zeitpunkt der Verschiebung (1h, 2h, 3h) angibt, sofern diese stattfindet.

4. Bedenken : Meine Bedenken betreffen die Erstellung unlogischer Kombinationen, wie etwa eine „No Shift“-Zeile mit einem bestimmten Zeitpunkt. Ich verstehe, dass JMP das Verbot bestimmter Behandlungskombinationen zulässt. Dennoch bin ich ratlos, ob dieser Ansatz empfohlen wird oder ob alternative Strategien für ein solches Design besser geeignet sind. Was das von P_Bartell erwähnte verschachtelte Design betrifft, bin ich mir nicht sicher, ob es hier vollständig zutrifft, da die „No Shift“-Bedingung nicht genau innerhalb bestimmter Zeitpunkte verschachtelt ist. Schließlich handelt es sich hier nicht um eine Studie im Degradationsstil; es geht eher darum, die Bedingungen für einen maximalen Ertrag zu optimieren. Als Antwort auf Statmans Fragen könnten neben Temperaturschwankungen auch andere Faktoren wie Nährstoffwerte berücksichtigt werden, aber der Schwerpunkt liegt derzeit auf der Temperatur.

Ich hoffe, ich konnte meine Frage etwas klarer formulieren. Vielen Dank für Ihre Unterstützung und Ihr Engagement in dieser Diskussion!

Betreff: So integrieren Sie ein Szenario ohne Änderung in eine DOE zur Temperaturänderung

Danke für die zusätzlichen Informationen. Ich muss sagen, das klingt ein bisschen OFAT-mäßig. Warum nicht alle Faktoren im selben Design untersuchen? Stimmt, es scheint mir nicht verschachtelt.

Ich bin immer noch nicht sicher, ob ich genug verstehe, aber hier sind einige Ideen:

1. Ein Faktor (Verschiebung) 0 oder 2º. Nehmen Sie in 1-stündigen Abständen Proben und messen Sie die Antikörper (Sie können bei 0 beginnen und nach Delta-Antikörpern suchen). Wenn Sie möchten, können Sie in diesen Abständen eine weitere Behandlung (entweder 0 oder 2º) anwenden.

2. Zwei Faktoren: Temperatur (0, 2º) und Zeit (1, 2, 3). Faktoriell ergeben sich 6 Behandlungskombinationen. Messen Sie auch stündlich die Antikörper.

Betreff: Wie man ein „Keine-Verschiebung“-Szenario in eine DOE-Studie zur Temperaturverschiebung einbezieht

Hallo, vielen Dank für Ihre Antwort. Zur weiteren Klarstellung: Die Antikörper werden erst am Ende des gesamten Prozesses gemessen. Es werden auch weitere Faktoren untersucht; die Studie ist keine OFAT-Studie. Meine Frage bezieht sich ausschließlich auf diesen Faktor, da es mir schwerfällt, ihn formal zu fassen. Es werden jedoch noch viele weitere Parameter getestet.

Soweit ich das verstanden habe, wird Folgendes vorgeschlagen, liege ich damit richtig?

Temperaturänderung (ja/nein)	Temperaturänderungszeit (h)
Ja	1
Ja	2
Ja	3
NEIN	1
NEIN	2
NEIN	3

Das Problem, das ich hier sehe, ist, dass die Behandlungen 4, 5 und 6 im Wesentlichen dreifache Wiederholungen derselben „keine Verschiebung“ sind. Ist das nicht eine Verschwendung im Hinblick auf die Behandlungsverteilung?