데이터가 많을 때 CCD 최적화를 위한 실험을 어떻게 설계해야 합니까?안녕하세요 여러분,
저는 JMP를 처음 사용하는 초보자이고 막 여과에 관한 석사 논문을 쓰고 있습니다. 저는 공정을 최적화하고 설계하려고 합니다. 저는 미세여과(MF), 초여과(UF), 나노여과(NF)를 위해 여러 막을 스크리닝했고 많은 예비 데이터가 있습니다. 저는 많은 연구 논문에서 사용하는 것을 보고 RSM-CCD를 사용하기로 했지만 JMP Pro에서 접근하는 방법을 모릅니다. 저는 공정을 설계하기 위해 MF, UF, NF를 결합하려고 합니다. 또한 저는 다양한 기공 크기를 가진 막(총 9개의 막)을 테스트하고 다양한 압력(MF(1, 2, 2.5, 3), UF(1, 2, 3, 4, 5) 및 NF(5, 10 및 15))에서 실험을 수행했습니다. 저는 요인(압력, 교차 흐름 속도 및 다양한 기공 크기를 가진 막)과 응답(플럭스, 단백질 농도, RNA 농도 및 부피 감소 비율)을 넣으려고 합니다. RSM-CCD를 선택해야 할까요, 아니면 다른 방법을 시도해야 할까요?
기본 데이터 분석 및 모델링데이터 탐색 및 시각화실험 설계Re: 데이터가 많을 때 CCD 최적화를 위한 실험을 어떻게 설계해야 합니까?흥미로운 프로젝트 같습니다. DOE를 설계하고 사용하는 것이 처음인 것 같으므로, 저는 각 유형의 멤브레인을 별도로 설계하여 간단하게 만드는 것을 권장합니다. 그 이유는 멤브레인 기공 크기 범위가 멤브레인 유형에 따라 달라지고, 이러한 제약 조건을 사용하여 실험을 설계한 다음 분석하는 것은 복잡해질 수 있기 때문입니다.
또한, 상호작용 실험(즉, 몇 가지 실험을 한 다음, 적응/재설계하고, 더 많은 것을 하는 것)을 할 수 있는 유연성이 얼마나 됩니까? 그 정도의 유연성이 있다면 순차적 접근 방식을 추천합니다.
- 스크리닝: 가장 큰 영향을 미치는 요인을 결정하고 가능한 상호 작용을 식별하기 위한 초기 요인 스크리닝. 이미 예비 데이터로 일부 스크리닝 작업을 수행했지만 더 많은 작업을 수행하면 도움이 될 수 있습니다. 다음과 같은 요인이 있는 것 같습니다. 막 유형, 기공 크기, 압력, 교차 흐름 속도, 반응 플럭스, 단백질 농도, RNA 농도, 부피 감소 비율.
다음은 사용자 정의 DOE 플랫폼을 설정하여 설계 생성을 시작하는 방법입니다(이 경우 MF 유형 필터). 기공 크기가 불연속 숫자 로 추가되었다는 점에 유의하세요. 왜냐하면 특정한 값만 가질 수 있기 때문이다.
기본 설정으로 이러한 설계 생성을 수행하면 주요 효과와 요인 간의 상호 작용을 검토할 수 있는 16회 실행 설계가 생성됩니다.
- 최적화: 스크리닝 실험에서 식별된 요인 하위 집합에 대한 보다 자세한 설계. 이러한 설계의 경우 일반적으로 CCD를 사용하지만 최적 설계도 유용할 수 있습니다. 설계(스크리닝 설계)를 "보강"하여 추가 실험을 추가할 수 있으며, 이를 통해 중요한 경우 곡률 효과(2차 효과)를 추정하고 요인 상호 작용의 추정을 더욱 세분화할 수 있습니다.
Re: 데이터가 많을 때 CCD 최적화를 위한 실험을 어떻게 설계해야 합니까?자세한 설명 감사합니다.
