Hallo,
Also dachte ich zuerst an FDOE.
Aber der schwierige Teil ist Folgendes
y(ABC, T, t) ~ f(t, k(T,A,B,C), b0(A,B,C))
- A, B, C sind codierte Faktoren
- k(T,A,B,C) sind Reaktionsgeschwindigkeitskonstanten und haben die Form ln(k) = lnk0(A,B,C) - Ea(A,B,C)/T(Kelvin) - deltaR z(T)
z(T) ist ein nichtlinearer Transformator der Temperatur in Kelvin.
Ea ist die Aktivierungsenergie.
Der schwierige Teil besteht darin, dass sich die k-Parameter (kinetischen Faktoren) exponentiell mit dem Kehrwert der Temperatur ändern, wenn auch nicht unbedingt linear (leider bei Biologika).
Auf lange Sicht können diese K-Werte die Geschwindigkeit ändern, mit der sich die Y-Reaktion entwickelt.
Normalerweise kann es als Zeitskalierer betrachtet werden.
Manchmal ändert die Kurve jedoch auch ihre Form mit T (Temperatur).
Das DOE ist vom Typ eines Zentral-Verbunddesigns.
Die Faktoren beeinflussen nichtlinear die Koeffizienten von ln(k0
Für jeden Lauf enthält der Datensatz eine vollständige Stabilitätsstudie.
Der gesamte Datensatz kann also als Kronecker-Produkt eines DOE mit einer Stabilitätsstudie bei verschiedenen diskreten Temperaturen betrachtet werden.
Am Ende wollen wir
- ein Profiler als Funktion der Faktoren Zeit, Temperatur
– eine Möglichkeit, aussagekräftige Koeffizienten abzuleiten und zu beschreiben, wie die DOE-Faktoren diese beeinflussen (wie etwa die Aktivierungsenergie).
Wenn wir vollständig mechanistisch vorgehen, wäre JMP nicht die Antwort, da wir einen ODE-Solver benötigen würden.
Aber vielleicht könnten wir den Ratenfaktor auf nichtlineare Weise auf die Zeitachse über einem B-Spline oder einem funktionalen DOE beeinflussen
Irgendeine Idee, wie dies ohne zu viel Handarbeit möglich wäre?
