실험의 독립변수가 범주형 변수이고 반응이 연속형 변수인 경우 직교 설계를 선별에 사용할 수 있습니까? 예를 들어, 아미노산은 20가지의 서로 다른 아미노산이 있는 독립 변수로 사용되며, 비타민은 8가지의 다른 아미노산이 있는 독립 변수로 사용되어 아미노산과 비타민의 최상의 조합을 선별할 수 있습니다. 직교 디자인을 사용하시겠습니까? 감사합니다!
안녕하세요 @wzm 님 ,
귀하의 목적을 확실히 이해하고 싶으시다면, 이러한 원료 세트 중에서 아미노산 하나와 비타민 하나를 선택하여 둘 간의 최적의 조합을 이루고 최상의 결과를 얻고 싶으십니까?
그렇다면, 질문과 게시물에서 "스크리닝"을 언급한 것 같으므로(또는 적어도 자동 번역 도구가 원래 질문을 " 실험 독립 변인이 범주형이고 반응이 연속형인 경우, 스크리닝에 직교적 설계를 사용할 수 있습니까 ?"로 번역했으므로) 그리고 연구하려는 다양한 원료의 비교적 많은 양을 고려할 때, 모든 조합(고유한 조합 160개)을 테스트하려면 많은 실험을 수행해야 하므로 첫 번째 설계(또는 한 가지 설계에서만)에서 아미노산과 비타민의 최적 조합을 찾으려 하지 않을 것입니다.
한 가지 옵션은 각 요인에 대해 제한된 수의 수준으로 연속 반응의 변화를 연구하기 위해 여러 다른 아미노산과 비타민을 하위 집합으로 나누는 것입니다. 20가지 다른 아미노산과 8가지 비타민을 모두 테스트하는 대신, 5가지 아미노산과 4가지 비타민(예)을 선택하여 이러한 분자가 분자 속성/설명자 측면에서 최대 변동성을 표현하도록 할 수 있습니다. 원료를 선택하는 방법은 여러 가지가 있지만, 화학 구조, 분자/화학적 속성, 분자 설명자 값을 사용하면 원료를 비교하고 화학적 변동성이 가장 높은 원료만 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
저는 이전 토론에서 이 옵션을 설명했으며 이 방법은 또한 프레젠테이션에서 설명됩니다: 하나의 다중 수준(3+) 범주형 변수와 여러 연속 변수의 효율적 DOE
첫눈에 보기에 다중 수준 범주형 요인인 옵션을 테스트할 때 효율성과 모델 적용성 도메인 증가
그런 다음 공변량으로 사용할 수 있는 연속 분자 설명자/값 덕분에 연속 반응의 결과를 분석할 수 있습니다. 범주형 요인 대신 연속 요인을 사용하면 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
https://community.jmp.com/t5/Abstracts/Coding-with-Continuous-and-Mixture-Variables-to-Explore-More-of/ev-p/756156/redirect_from_archived_page/true
이러한 접근 방식의 가장 큰 장점은 많은 실험을 포함하는 단일 DoE "무차별 대입" 접근 방식을 피할 수 있으며, 지식을 쌓고 반복을 통해 최적화를 시작할 수 있다는 것입니다. 다양한 분자의 어떤 속성이 반응에 영향을 미치는지 이해하면 다른 원료(아미노산 및 비타민)를 선택하고 모델을 개선하여 상호 작용과 특정 순서 효과에 대해 보다 심층적으로 이해하고 반응을 최적화할 수 있습니다.
이 토론의 시작과 관점이 당신에게 도움이 되기를 바랍니다.
감사합니다. 환자분의 답변에 감사드립니다. 아미노산 조합, 비타민 조합, 아미노산과 비타민 조합을 검사해야 합니다. 궁극적인 목표는 이 비율에 대한 라벨 쌍이 있는 것입니다.가장 큰 영향을 미치는 여러 아미노산과 비타민의 호환성은 실험을 설계하는 경우에도 마찬가지입니다.고려하다아미노산과 비타민 사이에 상호작용이 있는지 여부, 아미노산 사이에 상호작용이 있는지 여부를 고려해야 합니다.상호 작용,감사해요!
