Andreas Trautmann，Lonza AG 研发科学家
Claire Baril，Lonza AG USP 开发科学家
实验设计 (DOE) 是工业生物技术领域中一种常用且省时的工具，用于优化微生物培养工艺参数。制定此类实验的标准方法有助于将其迁移到客户，并提高类似项目之间的可比性。
在本案例研究中，我们展示了一种优化小型生物反应器工艺参数的通用方法，包括后续在中试前进行的DOE模型验证。我们运用JMP中的Custom Design软件工具生成了具有三个中心点的I最优响应曲面设计。根据经验知识和处置运行的初步数据，我们总共选择了四个连续因子。
在工业生物技术中，DoE 方法的一个主要目标是提高最终产品的产量，例如浓度或滴度。通过应用 JMP 中的定制设计，我们能够显著提高产品滴度。即使 24 次实验中有 3 次失败，生成的模型仍然能够在表征范围内准确预测输出变量。此外，JMP 数据探索工具能够快速评估数据质量以及随时间变化的因子相关性，这有助于增强 DOE 模型。
