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主题：【分享】关于培养基的优化试验套路

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发表于：2013/03/12 08:28:53 楼主 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
正交试验和均匀设计方法进行培养基优化已取得诸多成功的例子。
  正交试验适合因子较多而因子水平不多的试验设计，从试验次数上看，是至少为因子数的平方。
  均匀设计适合于因子少，而水平多的试验，从试验次数看，至少是因子数的两倍。
  两种方法虽然多从拉丁方设计衍生而来，不过效率却更高。

  现如今，大多流行响应曲面设计来优化培养基。
  首先，我们要从众多培养基成分及影响的环境因素中筛选出具有主效应的因子。这时，通常采用筛选试验。主要有全因子因析设计和Plackett－Burman设计。两种筛选试验，各有千秋，但都能以最少的试验次数筛选出主效应因子。其中全因子设计能够表现出因子的三级以上交互作用，而Plackett－Burman设计由于是两水平设计，所以交互作用只在二级交互作用。另外还有部分因子因析设计。

  筛选到了主效应因子，我们就可以开始进行下一步优化试验。此时，主要有中心复合设计和Box-Behnken设计。
  中心组合设计是一种国际上较为常用的响应面法，是一种5水平的实验设计法。采用该法能够在有限的实验次数下，对影响生物过程的因子及其交互作用进行评价，而且还能对各因子进行优化，以获得影响过程的最佳条件。
  Box- Behnken设计是另一种国际上较为常用的响应面法，是一种3水平的实验设计法。同样具有响应面法的优点。近年来利用该法进行生物过程优化的文献比用中心组合设计法的明显地少。

通常以上说的响应曲面设计和数据分析，都可以通过一些统计软件来运行，十分简便。
常用的实验设计软件：
最通俗也最容易上手的，画图也好看的：Design-expert
其他："Minitab"    "SAS JMP"  "STATISTICA 6.0"
国产软件： DPS
有中文版的外国软件  “Minitab  15”  “SAS JMP  6.0”
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2022/2/10 17:23:21 沙发 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
大神，有软件可以分享下么
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