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【药剂改良——基于统计分析的优化策略】 已有1人参与
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基于统计学理论的实验设计(Design of Experiment, DOE),实现以尽可能小的实验成本，发现最优的解决方案。 高效的实验设计——试验次数少，意味着时间、资金、人力、物力的投入小；科学的实验安排（如适当加入中心点）， 有助于探查潜在的曲线关系；计算机（统计软件）辅助设计大大便捷实验方案的拟订过程。 精准的统计分析——抽丝剥茧，显露实验数据的灵魂实质，展现指导实践的明确路径，给出清晰明了的解决方案。 以一则药剂改良研究为例（见图）…… [结论] 方案1“粒径10nm、崩解剂1%”可使预期溶出度最大化（达到99.5%），看起来是最理想方案。 但是，现实中还要考虑生产成本、现有设备和技术等实际问题，10nm可能并不易付诸实践；而方案4“粒径20nm、崩解 剂3.5%”已经可以使预期溶出度>90%,或许是现实中的最佳方案。  1_1_Question.png  2_DOE.PNG  3_DOEandResult.png  4_Analysis.png  5_Optimization.png |
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