用於血清細胞測定優化的 DOE您好，我正在嘗試優化基於細胞的測定（培養T 細胞的過程），以計算出因素（連續即播種密度或過程持續時間）和最佳水平的組合，以對我的兩個分類之間的效果清單產生最大影響因子（血清 A 和血清 B）
您會推薦哪一種 DOE 和分析？
我可以選擇少至 2-3 個因子，多至 8-9 個因子，取決於我想要測試的參數數量。
我的想法是運行 DOE，然後尋找那些與我的分類因子（血清）有顯著相互作用的參數，以根據您使用的血清找出哪些條件最有可能影響我的讀數
先致謝！實驗設計回覆：DOE 用於血清細胞測定優化沒有辦法知道最好的先驗。我的建議是創建多個 DOE 選項（設計多個實驗）。對於每個實驗，列出您將獲得哪些潛在知識（例如，可以估計哪些效果、可以估計模型效果的順序、混淆的內容以及受到限制的內容），並根據您擁有的可用資源進行權衡。預測每個實驗的所有可能結果，然後選擇一個並運行它，因為知道這可能是一系列實驗中的第一個。
回覆：DOE 用於血清細胞測定優化嗨@DRC92 ，
歡迎來到社區！
DoE 的選擇和分析實際上取決於您對系統的先驗知識，以及因素的數量、約束、隨機化限制、雜訊/訊號比…
您提到您可能有少則 2-3 個因素，多則 8-9 個因素。您是否已經了解系統中所有可能因素的影響和重要性？
如果沒有，我建議從篩選設計開始，以檢測系統中的重要影響和因素。
一旦確定了這些重要的影響，您就可以增強您的設計，添加一些點來完善您的模型（並提高預測性）並優化您的回應。
您的初步篩選設計應包括盡可能多的因素和較大的因素範圍，以確定哪些因素在您的系統中重要且活躍。
- 在沒有因素限制的情況下（對於 5 個以上的連續因素和有限數量的 2 水平分類因素）， 明確篩選設計可能是一個有趣的選擇，因為它是一個強大的3 水平篩選設計，可以檢測主效應、交互作用和二次效應，實驗預算非常有限。連續因素具有 3 個水準有助於避免具有非常高或非常低的值的「二元」反應，或僅對因素的高水準和低水準使用「不存在/存在」設定。
- 客製化設計（D/A 最佳篩選設計）也可能是一個有趣的替代方案，能夠包含各種因素類型、約束和隨機化限制（例如，如果您需要按行和定義的實驗數量來設定平板實驗）列），對假設模型和您想要檢測的內容具有完全的靈活性。
我希望第一個答案對你有幫助
