确定性筛选设计

高效识别主效应与二次效应

相比传统部分因子设计，确定性筛选设计能同时高效识别主效应和二次效应，为早期细胞培养过程开发提供更可靠的实验设计基础。

Yun, Bai · Wang, Zheyu · Chen, Gong · Zhou, Hang · Zhou, Weichang

Biochemical Engineering Journal 2024

技术优势

检测二次效应更有效

DSD能在较少的实验次数下同时识别主效应和二次效应，实验信息利用效率高于FFDs。

模型预测能力更优

采用AICc的两阶段向前回归和SVEM的LASSO回归策略，在DSD数据集上模型预测能力优于其他策略。

应用场景

• 细胞培养工艺开发：用DSD设计早期实验，快速筛选关键工艺参数并建立预测模型，减少实验量。
• 实验设计优化：与FFDs相比，DSD在预测主效应和二次效应方面更高效，优化实验资源配置。
• 抗体生产工艺优化：基于DSD数据建立的统计模型可用于预测和优化抗体生产过程中的参数组合。