临床生化检验反应面法的设计方式范文

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《临床检验杂志》2014年第六期

1RSM设计

在反应面的设计中，首先应确定反应体系，明确反应体系的影响因子。用全因子或者部分因子实验识别出重要因子。在此基础上，进行最速上升路径法(爬坡实验)，估计最优区域，然后进行3k因子设计或Box-Behnken实验或中央合成设计实验(centralcompositedesign，CCD)。最后进行反应条件优化，得到最优的反应结果。RSM设计流程见图1。

1．13k因子设计K个因子，3个水准，则进行的实验次数为3k次实验，编码后的因子水准为－1，0，+1，由于加入了中心点，效果可能比2k实验设计好。需要的实验次数较多。33全因子实验设计见图2。

1．2Box-Behnken设计Box-Behnken设计提供对一阶或二阶系数的有效估计。相对于3k因子实验设计，Box-Behnken设计拥有较少的实验设计点，因此在执行设计时，相同数量的因子仅需较低的成本。实验设计点位于每一边的中点。在反应面明确存在的情况下采用Box-Behnken设计，是较为合理的。具体实验设计见图3。下面以两个参数的CCD为例，设计表格，见表2。

23k因子设计、Box-Behnken设计、CCD实验次数的比较

见表3。完整的3水平多于两个影响因子的设计，在实际应用中如使用全因子设计，需要很多的实验次数。Box-Be-hnken设计、CCD有更少的实验次数，经常被使用。

3结语

RSM在临床生化检验领域的应用，反应面设计为最为键的一部分。3k因子设计、Box-Behnken设计、CCD作为3种常用的反应面设计方式，其适用条件各不相同。各临床实验室或检验科在应用这3种设计方式进行实验时，必须与预期目标效果相结合。3k因子设计为全因子设计方式，需要的实验次数较多，但实验预测效果更接近实际效果;Box-Behnken设计、CCD的实验次数都比较少，但在确定反应曲面存在的情况下，使用Box-Behnken设计更为合适，相同数量的因子仅需较低的成本。

其他情况下，采用CCD可以有效规避预测偏差过大的风险。合理的实验设计方式是采用RSM分析测量程序影响因子的关键，因此实验方案的设计者应慎重选择实验设计方式，不仅要考虑实验次数，同时也应考虑不同实验设计方式的适用条件。笔者介绍RSM的完整设计流程并总结RSM3种常用设计方式，为RSM在临床生化检验领域测量程序影响因子相互作用情况分析的进一步应用提供参考。

作者：刘春龙金仁玲孙慧颖胡滨陈宝荣单位：北京航天总医院检验科