A novel method for multifactorial bio-chemical experiments design based on combinational design theory.
A novel method for multifactorial bio-chemical experiments design based on combinational design theory.
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基于组合设计理论的多因素生化实验设计新方法
DOI：
10.1371/journal.pone.0186853
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Zheng P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang X;Sun B;Liu B;Fu Y;Zheng P
实验设计的重点是描述或解释假设反映变异的多因素相互作用。该设计引入了可能直接影响变化的条件，其中特意选择特定条件进行观察。组合设计理论涉及有限集合系统的存在、构造和属性，其排列满足平衡和/或对称的广义概念。本工作借鉴组合设计理论中“平衡”的概念，提出了一种多因素生化实验设计的新方法，利用组合设计中的平衡模板来选择观察条件。可以获得涵盖实验所有影响因素的平衡实验数据，用于进一步处理，例如机器学习模型的训练集。最后，基于该方法开发了一个软件，用于设计覆盖一定次数影响因素的实验。
Experimental design focuses on describing or explaining the multifactorial interactions that are hypothesized to reflect the variation. The design introduces conditions that may directly affect the variation, where particular conditions are purposely selected for observation. Combinatorial design theory deals with the existence, construction and properties of systems of finite sets whose arrangements satisfy generalized concepts of balance and/or symmetry. In this work, borrowing the concept of “balance” in combinatorial design theory, a novel method for multifactorial bio-chemical experiments design is proposed, where balanced templates in combinational design are used to select the conditions for observation. Balanced experimental data that covers all the influencing factors of experiments can be obtianed for further processing, such as training set for machine learning models. Finally, a software based on the proposed method is developed for designing experiments with covering influencing factors a certain number of times.
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