儘管 AlphaFold2 在透過低溫電子顯微鏡 (cryoEM) 預測蛋白質結構和結構測定方面取得了顯著進展，但蛋白質晶體學仍然更有可能為藥物發現提供更高分辨率的數據和更可靠的結構。晶體學研究的瓶頸是尋找促進結晶的化學混合物。每種先導條件都包含兩到七種化學物質，是透過從稀疏矩陣螢幕中採樣數百種溶液來發現的。
一旦良好的先導成分得到最佳化，蛋白質晶體就會大量生長以進行結構研究。蛋白質晶體生長通常會對某些因素的水平升高產生二次反應，並且雙向相互作用非常豐富。兩層設計忽略了這些功能。新的兩級修改一次一因素 (MOFAT) 實驗可以檢測模擬研究中的雙向交互作用 (Yu 2022)。 MOFAT 擴展到三個級別將會引起晶體種植者的興趣。
我們假設三級擴展 MOFAT (EMOFAT) 設計可以偵測雙向效應和二次效應。此設計保留了標準 OFAT 設計的基線運行，並添加了所有因子處於最低或最高水平的運行（2m + 3 次運行，其中 m 是因子數量）。我們使用 JSL 腳本進行了模擬研究，以探索這些設計檢測主效應和高階交互作用（包括三向交互作用）的能力。
這些設計可能對蛋白質晶體生長者有吸引力，因為這三個水平將檢測非線性響應，並有望在進行更高級的最佳化實驗之前檢測雙向相互作用。
