こんにちは、みんな、
これは本当に基本的なことかもしれませんが、JMP に比較的慣れていない私は、24 ウェル プレート内の列番号と行番号 (およびそれらの相互作用) を含む多くの要素を評価できる DOE を設定するのにかなり苦労しました。 。私の問題は、デザインに列と行を含めようとすると、一部の位置が 2 回表示され、一部の位置はまったく表示されないということでした。他のすべての要素を含む設計を作成し、結果のテーブルとモデルに手動で位置を追加しようとすると、VIF (つまり、共線性) が非常に高くなることがありました。これは 96 ウェル アッセイでも問題になる可能性がありますが、おそらく偶然により複製がさらに分散されるため、おそらくそれほど問題ではありません。
しばらくこれに苦労した後、設計に列と行を共変量因子として含めるという解決策を見つけたようです。具体的には、すべての行と列の組み合わせを含むデータ テーブルを作成し、このテーブルを DOE メニューから選択したカスタム デザインをアクティブにしました。これにより、行と列を共変量因子として実際の設計に含めることができ、ランダム化で位置が考慮され、設計テーブルの共線性が最小限に抑えられるようになりました。
デザインに複数のプレートが含まれる場合、24 の異なる行/列の組み合わせを、含めたいプレートの数だけコピーする必要があることに注意してください。添付ファイル「24_plate-9_runs」は、「24DWP_DOE-example」にある DOE の入力として使用した単純な 9x24 位置です。ここでは、因子を変更するために 3 つのプレート x 3 日をそれぞれ「ハード」および「非常にハード」として含め、その結果、毎日、プレート間、およびウェル間を評価できるデザインになりました。変動だけでなく、列番号または行番号の系統的な影響も考慮します。添付の例では、リキッド ハンドラーを使用して酵素を投与できるようにウェルの位置を手動で並べ替えていることに注意してください。
これを達成するためのより簡単な方法がある場合、または何らかの理由で、結果として得られるデザインの品質の点で私のアプローチに欠陥がある場合は、お知らせください。
素晴らしい、効果があるようです!ご意見ありがとうございます:-)
ヨハン
こんにちは
私も DoE についてはかなり初心者で、同様の問題を抱えていました。最適性基準として D 最適計画を使用すると (カスタム計画 (赤い三角) --> 最適性基準)、行と列をカテゴリ因子として追加すると正確な分布が得られることがわかりました。正しい分布を確保するために、計算時間を増加させる必要がある場合がありました (カスタム設計 (赤い三角) --> 設計の検索時間)。私の場合は60秒あれば十分でした。
これがお役に立てば幸いです、
キャサリン
