Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola a todos: estoy planeando realizar experimentos con BioLector (una plataforma de biorreactor de 48 pocillos) y necesito asesoramiento sobre cómo implementar mi diseño en JMP. Cabe mencionar queSe aplican triplicados biológicos a nivel de subparcela (tratamiento).(es decir, tres pocillos/ejecuciones de réplica biológica para cada combinación única de los factores de subparcela A–D dentro de una configuración de temperatura de parcela completa).
Contexto del experimento (lo que quiero hacer)
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Temperaturadebe ser constante durante una ejecución de BioLector, por lo que es unfactor difícil de cambiar / factor de toda la parcela.
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Cuatro factores adicionalesA, B, C, Dson fáciles de cambiar y sonfactores de subtrama.
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El modelo de análisis debe incluirtodas las interacciones bidireccionalesentre los cinco factores ytérminos de segundo orden (cuadráticos)para factores continuos (construcción de una RSM).
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Utilizarétriplicados biológicos a nivel de subparcela(tres réplicas biológicas de cada combinación de tratamiento A–D dentro de cada parcela completa / ensayo de temperatura).
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Planeo usar JMP Diseño personalizado → parcela dividida → 6 parcelas completas (dos para cada nivel de temperatura) y 5 subparcelas por parcela completa , pero noté que la opción Replicar en “Aumentar diseño” está deshabilitada para diseños personalizados de parcelas divididas.
Me encantaría recibir orientación sobre
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Cómoincluir triplicados biológicos a nivel de subparcela, dado que la opción habitual de replicación aumentada no está disponible para diseños de parcelas divididas.
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Cualquier generalconsejos o errores comunesA tener en cuenta. ¿Existen alternativas más adecuadas para mi caso concreto?
¡Cualquier ayuda es muy apreciada!
Diseño de experimentosRe: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola @BenoitM ,
¡Bienvenidos a la comunidad!
Veo al menos dos opciones que podrían dar lugar a un diseño adecuado a sus necesidades:
- Podrías añadir un factor categórico de 3 niveles, denominado "Difícil de cambiar", para la réplica de subparcelas (A, B y C o 1, 2 y 3 niveles), añadiendo el efecto principal para este factor de réplica de subparcelas en el panel del modelo, cambiando la Temperatura como factor "Muy difícil de cambiar", marcando la opción " Los factores difíciles de cambiar pueden variar independientemente de los factores muy difíciles de cambiar " y especificando un número apropiado de parcelas completas (dependiendo del número de plataformas de biorreactores que quieras usar) y un número de subparcelas (un múltiplo de 3; yo elegí 3 para que cada experimento de subparcela se replique 2 veces, como deseas). Este diseño creará réplicas en las subparcelas, pero no hay garantía de que cada réplica de cada subparcela se realice por triplicado.
- También puede diseñar primero las matrices de subparcelas, creando 6 diseños RSM para 4 factores con 16 ejecuciones, y luego replicándolos hasta 48 ejecuciones cada uno con la función Aumentar diseños . Tras este paso, puede combinar los diseños (concatenando las tablas), añadiendo una columna de factor para la parcela principal y aplicando los niveles del factor Temperatura a cada una de las 6 parcelas principales, lo que debería dar como resultado el diseño deseado. Esta opción es quizás más laboriosa, pero garantiza que se cumpla la restricción de réplicas al triplicar cada ejecución de cada subparcela. Al finalizar este proceso, asegúrese de aleatorizar el orden de las ejecuciones dentro de cada parcela principal, utilizando la solución alternativa que se describe aquí: Aleatorizar filas de una tabla de datos mediante la creación de una tabla de datos de subconjunto con una tasa de muestreo de 1, y luego ordenar la tabla de datos por orden de parcela principal para mantener la estructura de parcelas divididas.
Cualquiera de las dos opciones debería crear un diseño que respete sus necesidades; es posible que solo tenga que cambiar el modelo asumido del script "Modelo" en la tabla de datos (para eliminar cualquier efecto vinculado al factor "réplica de subparcela" y al efecto aleatorio de la subparcela para la opción 1, por ejemplo).
Adjunto encontrará un ejemplo de dicho diseño, con un total de 288 ejecuciones, 48 ejecuciones por parcela principal y 3 réplicas por cada subparcela para ambas opciones. En la tabla de datos también se incluyen algunos scripts con el modelo correspondiente («Modelo refinado») y una visualización de la estructura del diseño.
La comparación del rendimiento de ambos diseños muestra resultados similares:
- Análisis de potencia:
- Varianza de predicción y FDS:
- Mapa de correlación y diagnóstico de diseño:
Espero que esta respuesta te ayude.
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola @Victor_G
¡Muchísimas gracias por la explicación detallada y los ejemplos de diseño! Creo que necesito aclarar un poco mejor mi situación para asegurarnos de que estamos hablando de lo mismo:
Estoy trabajando contres especies bacterianas (M. sporium, M. buriatense, yM. acidophilaHasta ahora, he estado creandoArchivos DOE separados para cada especie(Adjunto esto por si resulta útil).Dentro de cada parcela completa, tengo elcinco combinaciones de tratamiento de subtramas. Estoy planeandotres réplicas biológicas por tratamiento de subparcela. En las tres especies, eso me da un total de45 condiciones de tratamiento(5 subparcelas × 3 réplicas × 3 especies) para 1 de 6 parcelas completas, lo que cabe bien en una sola placa BioLector de 48 pocillos.
Mis preguntas principales:
- ¿Cómo se comparan mis 45 pozos (15 pozos por especie) con sus 48 pozos por parcela completa? Intento comprender si hablamos de lo mismo o si existe una diferencia fundamental en nuestras estructuras de diseño.
- ¿Cómo afecta la presencia de 3 especies distintas al diseño de parcelas divididas? ¿Debería considerarse la especie como un factor adicional en el diseño, o es aceptable mantenerlas como diseños completamente separados?
- ¿Puedo mantener mis tres archivos DOE separados, o deben combinarse en un solo archivo de diseño?
Espero que esto haya quedado claro. ¡Gracias de nuevo por tomarse el tiempo para explicarlo!
Benoît
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasEn efecto, faltaba información en mi primera publicación y pregunta. No estoy del todo seguro de entender:
¿Cuántos factores tienes en total?
- Temperatura (Continua, 3 niveles, Difícil de cambiar),
- Especie (Categórica, 3 niveles, Fácil de modificar),
- pH (Continuo, 3 niveles, Fácil de cambiar),
- TN (Continuo, 3 niveles, Fácil de cambiar),
- TN/TP (Continuo, 3 niveles, Fácil de cambiar),
- C/N (Continuo, 3 niveles, Fácil de cambiar) ?
¿Confirma que desea crear un diseño con un máximo de 288 ejecuciones con 6 parcelas completas de 48 ejecuciones cada una?
Las opciones de diseño que he publicado contenían temperatura y 4 factores continuos (pH, TN, TN/TP y CN), pero no el factor "especie".
Aunque la "especie bacteriana" no esté presente en mi opción de diseño 2, aún puedes utilizar el proceso empleado para crear tu diseño final:
- Cree matrices de subgráficos individuales para los 5 factores fáciles de cambiar, especificando un modelo para cada matriz con 16 (o 15) ejecuciones, y replique cada diseño de subgráfico para obtener las partes de subgráficos 45/48.
- Concatena las partes de la subtrama para obtener la estructura de diseño final.
- Asigna dos parcelas completas a cada condición de temperatura.
- Asegúrese de que todas las propiedades de las columnas y el script del modelo estén listos para el análisis (columna de efecto aleatorio de toda la gráfica y atributo en el modelo, propiedad difícil de cambiar para la temperatura, etc.).
En cuanto a sus otras dos preguntas:
@BenoitM escribió:
¿Cómo afecta la presencia de 3 especies distintas al diseño de parcelas divididas? ¿Deberían considerarse las "especies" como un factor adicional en el diseño, o es aceptable mantenerlas como diseños completamente separados?
Sí, si la especie es un factor fácil de aleatorizar o modificar, creo que debería incluirse en las matrices de diseño de subparcelas. De esta forma, se asegurará que cada especie se enfrente a diferentes niveles de los demás factores de manera aleatoria. Sin embargo, si se desea triplicar cada ejecución de las subparcelas, no será posible obtener un modelo RSM completo con solo 16 ejecuciones y estos 5 factores (el mínimo es 25). Es posible que sea necesario cambiar la estimabilidad de algunos términos de orden superior a " Si es posible " o eliminar algunos términos del modelo para reducir el número de ejecuciones a 16 o 15.
@BenoitM escribió:
¿Puedo mantener mis tres archivos DOE separados, o deben combinarse en un solo archivo de diseño?
Depende de lo que se quiera hacer en términos de objetivos, modelado/análisis estadístico y realización práctica de los experimentos.
¿Se ejecutarán los diseños de experimentos de forma independiente? ¿O por lotes? ¿Se pretende aprender/analizar de ellos globalmente? ¿O de forma incremental, "diseño de experimentos por diseño"? ¿Por especie o globalmente?
El/los diseño(s), la(s) estructura(s) y el análisis deben reflejar sus objetivos y metas.
Espero que esta respuesta complementaria te ayude.
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasPara responder a algunas de sus preguntas.
1) ¿Cuántos factores tengo en total?
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Trama completa (difícil de cambiar): Temperatura— continuo (3 niveles objetivo).
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Subgráfico (diseño de experimentos por especie, fácil de modificar):cuatro factores continuos —pH, NT, NT/TP, C/N.
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Especies:Tengo3 especies bacterianaspero yo sínoQuiero incluir las especies como factor de subgráfico, ya que me gustaría analizar cada especie de forma independiente.Por lo tanto, el diseño/modelo por especie incluiráTemperatura + los cuatro factores de subgráficos(y sus interacciones bidireccionales / términos cuadráticos según lo planeado).
2) Cómo se llevarán a cabo los DoE
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Los Departamentos de Educaciónnose pueden ejecutar de forma independiente. Cada ejecución de BioLector tarda aproximadamente una semana y completará una sola parcela completa (a una temperatura fija) que contiene un bloque de especies (5 subparcelas x 3 réplicas = 15 pocillos) de cada uno de los DoE de las tres especies para un total de 45 pocillos (48 es la capacidad máxima).
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Una vez finalizadas todas las carreras, yoanálisis por especies.
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No quiero que los tratamientos de las subparcelas se aleatoricen entre especies, si eso tiene sentido.
Con esta configuración, mi pregunta se reduce a: ¿Puedo mantener los diseños de experimentos (DoE) adjuntos separados para cada especie? De ser así, ¿cuál es la forma más eficiente de incluir los triplicados biológicos? ¿Sería razonable simplemente copiar cada fila de la subparcela dos veces (para obtener tres réplicas por tratamiento) y luego aleatorizar solo dentro de cada bloque de especie en la placa?
Espero que este contexto adicional ayude a responder mi pregunta.
Benoît
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasVale, creo que entiendo lo que quieres diseñar.
De hecho, cada una de las tres réplicas se asigna a una especie bacteriana, y por eso se desea que las ejecuciones se tripliquen en cada gráfico completo, para facilitar la visualización y la comparación.
Así pues, utilizando la opción de diseño 2 que compartí anteriormente, he añadido una columna para las especies bacterianas con el fin de identificar los «triplicados» y asignar cada ejecución a una especie diferente. Si desea crear el diseño desde cero, puede seguir el proceso de la opción de diseño 2, pero conserve la identificación de las ejecuciones replicadas para ahorrar tiempo al final y poder atribuir las réplicas a cada especie.
He modificado el script del modelo (para analizar por especies) y algunas visualizaciones; ¿este diseño ahora cumple con sus requisitos?
Avísame si me he olvidado de algo.
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasEstas discusiones serían mucho más fáciles si las relaciones entre los factores y el ruido se presentaran gráficamente.
Sanders, D., y Coleman, J. (2003). “ Reconocimiento e importancia de las restricciones a la aleatorización en la experimentación industrial ”. Ingeniería de calidad, 15 (4), 533–543
Bergerud, Wendy A. (1996) “ Representación de relaciones entre factores en la experimentación ”, El estadístico estadounidense , vol. 50, n.º 3
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola @Victor_G — gracias, esto está muy cerca y realmente aprecio los cambios (y el script de modelo por especie).
Hay un pequeño detalle que creo que aún debemos aclarar: en la tabla actual, la columna de especies identifica correctamente las tres filas de réplicas, pero parece que las condiciones de tratamiento reales dentro de una misma parcela no se triplican . Para una combinación de tratamientos dada dentro de una parcela, no veo tres filas de réplicas biológicas de ese mismo tratamiento; en cambio, las réplicas se distribuyen entre las especies.
Para asegurarnos de que estamos alineados, lo que me gustaría es que para cada combinación única de tratamiento de subparcela, haya tres filas de ese mismo tratamiento (las tres réplicas biológicas), y que estas estén etiquetadas con los nombres de las tres especies.
Esto significaría que, para cada parcela completa, solo habría seis condiciones de tratamiento únicas por especie (en lugar de dieciocho). Esto podría no ser factible en la práctica, pero si ese es el caso, me pregunto por qué, al analizar una sola especie (como en mis archivos DOE adjuntos), es posible tener solo cinco subparcelas por parcela completa (y seis parcelas completas en total) y aun así lograr una potencia estadística aceptable para todos los términos del modelo.
¿La combinación de las especies en un solo diseño requiere inherentemente un mayor número de subparcelas únicas por parcela completa, o existe alguna manera de preservar esa estructura más pequeña manteniendo el etiquetado de las tres especies?
¡Gracias de nuevo! ¡Esto se acerca muchísimo a lo que necesito!
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola @BenoitM ,
Sí, entendí (erróneamente, al parecer) que los triplicados se usaban para asignar cada tratamiento a cada especie, facilitando así la comparación (y también las visualizaciones). Parece que lo que se busca es que en cada parcela se utilicen las mismas combinaciones de tratamiento para cada una de las tres especies, además de triplicados para cada combinación.
En caso afirmativo, esto significa que solo se tendrían un máximo de 5 tratamientos únicos de los 4 factores por parcela completa, los cuales se realizarían para cada una de las tres especies (3 x 5 = 15 repeticiones), que luego se triplicarían (para un total de 15 x 3 = 45 repeticiones). No habrá suficientes repeticiones disponibles para ajustar un RSM para los 4 factores fácilmente modificables en cada parcela completa, ya que se necesitaría un mínimo de 15 combinaciones de tratamiento únicas.
Una estrategia consistiría en simplificar el modelo asumido en cada gráfico completo, de modo que se ajuste a sus requisitos.
Otra posibilidad es utilizar 2 parcelas completas para ajustar el RSM (ya que cada nivel de temperatura se "ve" en 2 parcelas completas).
Para ello, se necesita crear un diseño I-óptimo con 4 factores continuos y un factor de bloqueo (5 ejecuciones por bloque, para permitir triplicados para las 3 especies), especificar un modelo RSM, ajustar la complejidad del modelo (se necesitan un mínimo de 20 ejecuciones con este factor de bloqueo y el modelo RSM completo para los 4 factores continuos) eliminando algunos términos o cambiando la estimabilidad a "Si es posible", y finalmente asignar las ejecuciones del primer bloque a la primera parcela completa de la misma temperatura, y las ejecuciones del segundo bloque a la segunda parcela completa de la misma temperatura. Luego, se pueden multiplicar estas 5 ejecuciones por bloque por 9, para obtener las 45 ejecuciones por parcela completa, y así tener triplicados de las combinaciones de tratamiento para cada una de las tres especies.
Incluyo un ejemplo que he creado de estas dos gráficas completas utilizadas para ajustar un diseño bayesiano I-óptimo para los cuatro factores. Estas dos gráficas completas corresponden al mismo nivel de temperatura, por lo que el procedimiento debería repetirse dos veces más para obtener las otras "partes" de este diseño (para los dos niveles de temperatura restantes).
Una pequeña visualización para apreciar la ambientación de esta primera parte del diseño:
Por supuesto, las ejecuciones deben ser aleatorias dentro de cada parcela completa; simplemente dejé el orden de construcción para facilitar la visualización.
Espero haber entendido correctamente sus necesidades.
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola @Victor_G, una breve aclaración:
Si quisiera ajustar un único RSM para los cuatro factores continuos combinados en todas las parcelas (incluyendo la temperatura en el modelo, lo que significa cinco factores en total) en lugar de un RSM completo para cada parcela, ¿sería un enfoque sensato?
En caso afirmativo, ¿sería factible utilizar el esquema de 5 subparcelas por parcela principal que describí anteriormente?
Gracias de nuevo por su orientación.
Benoît
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola @BenoitM ,
Por supuesto, es un enfoque sensato y facilita mucho la generación del diseño.
Estos son los pasos que seguí:
- Cree un diseño de parcelas divididas con Temperatura (Difícil de cambiar), 4 factores continuos (Fácil de cambiar), especifique un modelo RSM y cree 6 parcelas completas con 30 ejecuciones en total.
- Copie y pegue este diseño 2 veces, para introducir el factor de especie bacteriana en el diseño como una nueva columna y asigne un diseño inicial por especie.
- Copie y pegue el diseño anterior por especie dos veces para obtener el diseño final con triplicados para las tres especies. Al final, debería obtener un diseño de experimentos (DoE) de 270 ejecuciones con 6 parcelas completas, cada una con 45 ejecuciones (15 ejecuciones por especie, y cada especie con triplicados de 5 tratamientos únicos).
Asegúrese de aleatorizar las ejecuciones dentro de cada parcela completa y de ordenar las ejecuciones por parcelas completas, para respetar la aleatorización de restricción.
Así es como se ve el diseño final con una visualización de gráfico de celdas y un gráfico paralelo (sin aleatorizar, solo ordenado por gráficos completos para comprender mejor la repetición del patrón entre especies y gráficos completos):
Adjunto encontrará el diseño propuesto con todos los scripts (visualizaciones, modelos y versión aleatoria del DOE).
Espero que esta respuesta finalmente te ayude a llegar a tu diseño final.
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola @Victor_G ,
¡Muchísimas gracias, esto es justo lo que necesitaba! 
Un último detalle que olvidé mencionar: los niveles de pH difieren entre especies (4 - 5,5 - 7 para M. acidophila; 8 - 9 - 10 para M. buryatense; 6,5 - 7,5 - 8,5 para M. sporium). ¿Supongo que no habrá problema si ajusto manualmente esos valores de pH en la tabla de datos para cada especie?
Le agradezco nuevamente de corazón toda su ayuda. ¡Aprecio mucho el tiempo que se ha tomado para guiarme en este proceso!
Benoît
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadas¿El pH es un factor que le gustaría (y podría) variar para cada (o algunas) especies? ¿O es una característica de la especie?
En este último caso, el pH y la especie se confundirán, por lo que aún puede registrar el valor, pero no afectará el análisis (cada especie tiene su valor de pH).
En el primer caso, dependiendo de cómo se pueda variar este factor (de forma independiente como cualquier otro factor de subgráfico, o si es un "resultado" de la combinación de diferentes factores), se puede tratar como un factor durante la generación del diseño (factor independiente) o registrar los valores en una nueva columna y tratarlo como un factor no controlado en el análisis/modelado (factor dependiente de las otras condiciones).
Si los rangos de pH difieren entre las especies, pero aún así se puede controlar, este factor de pH se puede introducir en el diseño como un factor anidado dentro de cada especie. Puede usar el método presentado en «Diseño de experimentos anidado con factores continuos» para construir su diseño con un factor anidado, o bien, usar un enfoque de conjunto de candidatos: cree todas las combinaciones posibles de factores, elimine las inviables y deje que la plataforma de diseño personalizado seleccione los tratamientos relevantes y más informativos para crear su diseño.
El enfoque del conjunto de candidatos se ha discutido ampliamente en varios casos de uso en este foro; aquí hay algunos enlaces para obtener más información:
Diseños de conjuntos candidatos: Adaptación de las restricciones del DOE al problema (2021-EU-30MP-784)
DOE con dos tipos de restricciones
Optimización de una mezcla de máximo 3 ingredientes, con 5 ingredientes a evaluar.
Utilizar el script de combinación no permitida para definir restricciones de factores en DOE
...
Espero que esta respuesta te ayude.
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola @Victor_G ,
Gracias de nuevo por la explicación detallada.
Para aclarar, ajustaré modelos separados para cada especie , por lo que no necesito estimar los efectos entre especies. Dado esto, supongo que no necesito anidar ningún modelo en el diseño. Entiendo que el anidamiento solo sería necesario si quisiera crear un diseño combinado (y un único modelo) que imponga rangos de pH específicos para cada especie dentro de la misma tabla de diseño.
Dado que analizaré cada especie de forma independiente, supongo que puedo definir el rango de pH de manera diferente en el diseño de cada una y así simplificar todo, ¿verdad? En este contexto, ¿sería más conveniente simplemente reemplazar los valores de pH con los niveles específicos de cada especie, como mencioné antes?
El diseño final sería entonces el que usted propuso anteriormente ("Custom Split Plot Design Replicates_F.jmp"), donde los niveles de pH 4 – 5.5 – 7 se mantienen paraM. acidophila, reemplazado por 6.5 – 7.5 – 8.5 paraM. sporiumy con 8 – 9 – 10 paraM. buriatense.
Gracias de nuevo por toda tu ayuda,
Benoît
Re: Réplicas de diseño de parcelas divididas personalizadasHola @BenoitM ,
Exacto, si planeas analizar los resultados por separado según la especie, no necesitarás anidamiento en el diseño, ya que habrá modelos y rangos de pH (y/o de otros factores) distintos para cada especie. Así, puedes simplemente reemplazar los valores de pH por los utilizados para cada especie específica. Luego, puedes modificar el último diseño propuesto, " Custom Split Plot Design Replicates_F.jmp", con los valores reales para cada especie.
Si planeas generalizar tu análisis y observar diferentes impactos de las variaciones de pH según la especie y otros factores, puedes utilizar el anidamiento en el modelo.
¡Les deseo todo lo mejor en sus experimentos y análisis!
