正面交锋：LCMS检测开发中最优DOE与贝叶斯学习的比较（2026-EU-30MP-2771）为cobas®质谱系统并行开发多种滥用药物检测 (DAT) 分析方法需要高效的优化工作流程。本次演讲将详细介绍我们优化 HPLC 梯度的方法，这是 LCMS 方法开发中一个典型的挑战，因为需要考虑的因素非常多。
我们首先设计了一个包含 80 多次运行的约束性 I 最优实验，以生成构建稳健模型所需的丰富数据集。本次报告的核心内容侧重于经典分析，详细阐述了如何构建多种响应的预测模型，并将其整合到一个统一的优化框架中，从而确定稳健的运行条件。
与此同时，我们探索了一种贝叶斯学习方法。这种双重策略旨在优化现有检测方法，并了解哪种建模理念更适合未来的项目。本次演讲将对这两种工作流程进行独特的比较，深入探讨它们的实际应用以及最终经实验验证的结果。与会者将了解在工业研发环境中，传统DOE方法与贝叶斯学习方法各自的优势和权衡取舍。
请注意，本次演讲没有录制，也不提供点播观看。
高级统计建模实验设计
