Se la variabile indipendente dell'esperimento è una variabile categoriale e la risposta è una variabile continua, è possibile utilizzare un disegno ortogonale per lo screening? Ad esempio: come variabile indipendente vengono utilizzati gli aminoacidi, tra cui ci sono 20 aminoacidi diversi, e come variabile indipendente vengono utilizzate le vitamine, tra cui ce ne sono 8 tipi. Per selezionare la migliore combinazione di aminoacidi e vitamine, è possibile utilizzare il design ortogonale? Grazie!
Ciao @wzm ,
Solo per essere sicuri di aver capito il tuo obiettivo: vuoi selezionare un amminoacido e una vitamina tra un insieme di queste materie prime per avere la migliore combinazione tra i due e ottenere i migliori risultati?
In caso affermativo, poiché sembri menzionare "screening" nella tua domanda e nel tuo post (o almeno lo strumento di traduzione automatica ha tradotto la tua domanda originale come: " Se la variabile indipendente sperimentale è categoriale e la risposta è continua, è possibile utilizzare un disegno ortogonale per lo screening ?") e considerando la quantità relativamente grande di materie prime diverse che vuoi studiare, non proverei a trovare la migliore combinazione tra amminoacidi e vitamine in un primo disegno (o solo in un disegno), poiché potrebbe rappresentare un gran numero di esperimenti da fare per testare tutte le combinazioni (160 combinazioni uniche).
Un'opzione potrebbe essere quella di sottoporre a sottoinsieme un certo numero di diversi amminoacidi e vitamine per studiare la variazione della tua risposta continua con un numero limitato di livelli per ogni fattore. Invece di testare tutti i 20 diversi amminoacidi e tutte le 8 vitamine, potresti selezionare 5 amminoacidi e 4 vitamine (ad esempio), in modo che queste molecole esprimano la massima variabilità in termini di proprietà/descrittori molecolari. Esistono diversi modi per selezionare le materie prime, ma usare le strutture chimiche, le proprietà molecolari/chimiche, i valori dei descrittori molecolari può aiutare a confrontare le materie prime e selezionare solo quelle con la più alta variabilità chimica.
Ho descritto questa opzione in una discussione precedente e questo metodo è anche spiegato in una presentazione: DOE efficiente di una variabile categoriale multilivello (3+) e molte variabili continue
Aumentare l'efficienza e il dominio di applicabilità del modello quando si testano opzioni che a prima vista sono fattori categoriali multilivello
Puoi quindi analizzare i risultati della risposta continua grazie ai descrittori/valori molecolari continui che puoi usare come covariate. Usare fattori continui invece di fattori categoriali rappresenta un grande guadagno di informazioni:
https://community.jmp.com/t5/Abstracts/Coding-with-Continuous-and-Mixture-Variables-to-Explore-More-of/ev-p/756156/redirect_from_archived_page/true
Il grande vantaggio di questo approccio è che si evita un singolo approccio "brute-force" del DoE che comporta molti esperimenti, e si può costruire la propria conoscenza e iniziare a ottimizzare per iterazione: una volta comprese quali proprietà delle diverse molecole hanno un impatto sulla risposta, si possono selezionare altre materie prime (amminoacidi e vitamine) e perfezionare il modello per avere una comprensione più approfondita delle interazioni e degli effetti di ordine specifici, e ottimizzare la risposta.
Spero che questo spunto di discussione e questa prospettiva possano aiutarti,
Grazie, grazie per la tua paziente risposta. Devo selezionare combinazioni di aminoacidi, combinazioni di vitamine e combinazioni di aminoacidi e vitamine. L'obiettivo finale è ottenere un rapporto.La compatibilità di diversi aminoacidi e vitamine che hanno il maggiore impatto se progetti un esperimento, lo farà ancheda considerareSe esiste qualche interazione tra aminoacidi e vitamine, è necessario considerare se esiste qualche interazione tra aminoacidiinterazione,Grazie!
