こんにちは、
そこで私はまずFDOEを考えました。
しかし難しいのは次の点です
y(ABC, T, t) ~ f(t, k(T,A,B,C), b0(A,B,C))
- A、B、Cはコード化された因子である
- k(T,A,B,C)は反応速度定数であり、ln(k) = lnk0(A,B,C) - Ea(A,B,C)/T(ケルビン) - deltaR z(T)の形式をとる。
z(T)はケルビン単位の温度に対する非線形変換器です。
Eaは活性化のエネルギーです。
難しいのは、k パラメータ (運動因子) が温度の逆数とともに指数関数的に変化するということです。ただし、必ずしも線形ではありません (残念ながら、生物製剤の場合)。
長期的には、これらの k 値によって y 応答の進化速度が変化する可能性があります。
通常、これは時間スケーラーとして見られます。
しかし、曲線は T (温度) に応じて形が変化することもあります。
DOE は、中央複合設計のタイプです。
これらの因子はln(k0)の係数に非線形的に影響を及ぼします。
各実行のデータセットには完全な安定性研究が含まれています。
したがって、データセット全体は、異なる離散温度での安定性研究を含む DOE のクロネッカー積として見ることができます。
最終的に私たちが望むのは
- 要因、時間、温度の関数としてのプロファイラー
- 意味のある係数を導き出し、DOE 要因がそれらにどのように影響するかを記述する方法 (活性化エネルギーなど)。
完全に機械的に考えると、ODE ソルバーが必要になるため、JMP は答えにはなりません。
しかし、おそらく、Bスプラインや関数DOEの上に、時間軸に非線形的に影響を及ぼすレート係数を持つことができるだろう。
あまり手作業をせずにこれを実行する方法をご存知ですか?
