當我有大量數據時，如何設計我的實驗以使用 CCD 進行最佳化？嗨，大家好，
我是 JMP 的新手，正在做關於膜過濾的碩士論文。我正在嘗試優化和設計一個流程。我篩選了幾種微濾（MF）、超濾（UF）和奈米濾（NF）膜，並獲得了大量初步數據。我決定選擇 RSM-CCD，因為我在許多研究論文中看到使用它，但我不知道如何在 JMP pro 中處理它。我正在嘗試將 MF、UF 和 NF 結合在一起進行設計過程。我還測試了不同孔徑的膜（總共 9 個膜），並在不同壓力 MF（1、2、2.5、3）、UF（1、2、3、4、5）和 NF（5、10 和15 ）。我試圖將因素-壓力、錯流速度和具有不同孔徑和響應通量的膜、蛋白質濃度、RNA濃度和體積減少比。我應該使用 RSM-CCD 還是嘗試其他方法？
基礎資料分析與建模數據探索和視覺化實驗設計回覆：當我有大量數據時，該如何設計使用 CCD 進行最佳化的實驗？聽起來是個有趣的項目。由於這聽起來像是您第一次設計和使用 DOE，因此我的建議是透過分別設計每種類型的薄膜來保持簡單。原因在於膜孔徑範圍取決於薄膜的類型，而設計和分析具有這些限制的實驗會變得複雜。
此外，您在進行互動式實驗方面有多大的彈性（即，做一些實驗，然後調整/重新設計，然後做更多）？如果您具有這種靈活性，那麼我建議採用順序方法：
- 篩選：對因素進行初步篩選，以確定哪些因素影響最大，並確定可能的交互作用。您已經利用現有的初步資料完成了一些篩選工作，但如果做更多，您可能會受益匪淺。看起來你有這些因素：薄膜類型、孔徑、壓力、交叉流速度、反應通量、蛋白質濃度、RNA 濃度、體積減少率。
您可以透過以下方式設定自訂 DOE 平台來開始產生設計（在本例中為 MF 類型篩選器）。請注意，孔徑是作為離散數字添加的 因為它只能取特定的值。
如果使用預設設定進行此設計生成，它將生成一個 16 次運行設計，可篩選因素之間的主要影響和交互作用。
- 最佳化：對篩選實驗中所確定的因素子集進行更詳細的設計。對於這些設計，您通常使用 CCD，但最佳設計也可能有用。您可以「增強」設計（篩選設計）以添加額外的實驗，這些實驗可以讓您估計曲率效應（二次效應）（如果它們很重要），並進一步細化因子交互作用的估計。
回覆：當我有大量數據時，該如何設計使用 CCD 進行最佳化的實驗？非常感謝您的詳細解釋。
