Andreas Trautmann，Lonza AG 研發科學家
Claire Baril，Lonza AG USP 開發科學家
實驗設計 (DOE) 是工業生物技術領域中常用且省時的工具，用於優化微生物培養製程參數。制定此類實驗的標準方法有助於將其遷移到客戶，並提高類似專案之間的可比較性。
在本案例研究中，我們展示了一種優化小型生物反應器製程參數的通用方法，包括後續在中試前進行的DOE模型驗證。我們運用JMP中的Custom Design軟體工具產生了具有三個中心點的I最優響應曲面設計。根據經驗知識和處置運作的初步數據，我們總共選擇了四個連續因子。
在工業生物技術中，DoE 方法的一個主要目標是提高最終產品的產量，例如濃度或滴度。透過應用 JMP 中的客製化設計，我們能夠顯著提高產品滴度。即使 24 次實驗中有 3 次失敗，產生的模型仍能在表徵範圍內準確預測輸出變數。此外，JMP 資料探索工具能夠快速評估資料品質以及隨時間變化的因子相關性，這有助於增強 DOE 模型。
