大量のデータがある場合、CCD による最適化のための実験をどのように設計すればよいでしょうか?こんにちは、みんな、
私は JMP を初めて使用し、膜ろ過に関する修士論文を書いています。プロセスの最適化と設計を試みています。精密ろ過 (MF)、限外ろ過 (UF)、ナノろ過 (NF) の膜をいくつかスクリーニングし、予備データをたくさん持っています。多くの研究論文で RSM-CCD の使用が紹介されていたので、RSM-CCD を使用することにしましたが、JMP Pro でどのようにアプローチすればよいかわかりません。プロセスを設計するために、MF、UF、NF を組み合わせようとしています。また、異なる孔径の膜 (合計 9 枚の膜) をテストし、異なる圧力 MF (1、2、2.5、3)、UF (1、2、3、4、5)、NF (5、10、15) で実験を行いました。圧力、クロスフロー速度、異なる孔径の膜などの要因と、応答 (フラックス、タンパク質濃度、RNA 濃度、容積減少率) を設定しようとしています。 RSM-CCD を使用するべきか、それとも別のアプローチを試すべきか?
基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化実験計画法Re: 大量のデータがある場合、CCD による最適化のための実験をどのように設計すればよいですか?興味深いプロジェクトですね。DOE を設計して使用するのは初めてのようなので、各タイプの膜を個別に設計してシンプルにすることをお勧めします。その理由は、膜の孔サイズの範囲は膜のタイプに依存しており、それらの制約の下で実験を設計して分析すると複雑になる可能性があるためです。
また、インタラクティブな実験 (つまり、いくつかの実験を行い、それを適応/再設計し、さらに実験を行う) を行う柔軟性はどの程度ありますか? 柔軟性がある場合は、順次的なアプローチをお勧めします。
- スクリーニング: 最も影響が大きい要因を特定し、起こり得る相互作用を特定するための要因の初期スクリーニング。予備データを使用してすでにいくつかのスクリーニング作業を行っていますが、さらに作業を行うことでメリットが得られる可能性があります。膜の種類、細孔サイズ、圧力、クロスフロー速度、応答フラックス、タンパク質濃度、RNA 濃度、体積減少率などの要因があるようです。
ここでは、カスタムDOEプラットフォームを設定して設計（この場合はMFタイプのフィルター）を開始する方法を説明します。細孔サイズは離散数値として追加されていることに注意してください。 特定の値しか取れないからです。
デフォルト設定でこの設計生成を実行すると、主効果と因子間の相互作用をスクリーニングできる 16 回の実行設計が生成されます。
- 最適化: スクリーニング実験で特定された因子のサブセットに関するより詳細な設計。これらの設計では通常 CCD を使用しますが、最適設計も役立つ場合があります。設計 (スクリーニング設計) を「拡張」して、曲率効果 (二次効果) が重要である場合にそれを推定できる追加の実験を追加し、因子の相互作用の推定をさらに精緻化することができます。
Re: 大量のデータがある場合、CCD による最適化のための実験をどのように設計すればよいですか?詳しい説明をありがとうございました。
