使用功能性 DOE 模拟复杂的连续细胞培养过程细胞培养在生物制剂生产中起着至关重要的作用。在将工艺变化作为实验设计 (DOE) 的一部分引入时，准确模拟细胞培养过程的行为是一项挑战，因为该过程涉及多个相互依赖的生长和生产阶段，其中只有一些阶段可能受到工艺变化的影响。传统的参数非线性模型难以有效捕捉这种复杂性，而单独的非参数模型可能会脱节并且难以与 DOE 参数相关联。
为了解决这个问题，功能性 DOE 将复杂性简化为主成分，并将变化与 DOE 参数关联起来。这种方法可以创建一个预测分析器，可以从小规模数据优化细胞培养参数，并使用它们来预测大规模生产过程中的行为。整个过程可以在 JMP Pro 中的功能性数据探索器平台中执行，并且可以提供更高效的方法来优化细胞培养过程。
高级统计建模实验设计
