home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #23 / NN_1992_23.iso / spool / sci / math / stat / 2128 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-10-13  |  6.6 KB  |  132 lines

  1. Newsgroups: sci.math.stat
  2. Path: sparky!uunet!comp.vuw.ac.nz!cc-server4.massey.ac.nz!CC-VMS1.MASSEY.AC.NZ!RKINGSTO
  3. From: news@massey.ac.nz (USENET News System)
  4. Subject: Help required: experimental design problem
  5. Message-ID: <1992Oct14.043839.19033@massey.ac.nz>
  6. Reply-To: rkingsto@CC-VMS1.MASSEY.AC.NZ
  7. Organization: Massey University, New Zealand
  8. Date: Wed, 14 Oct 92 04:38:39 GMT
  9. Lines: 121
  10.  
  11.  
  12. Over the last year or so, I've been working on the application of experimental
  13. design to the crystallization of proteins. This is an important problem,
  14. because it's the ability of protein crystals to scatter X-rays which provides
  15. the experimental data required to determine their structures at atomic
  16. resolution.
  17.  
  18. It's probably necessary to provide a brief background to the problem.
  19.  
  20. Protein crystals form in supersaturated protein solutions (that is solutions
  21. in which the concentration of of the protein exceeds its equilibrium
  22.  solubility). Hence all the physical methods for protein crystallization
  23.  involve bringing protein solutions into the supersaturated state by some
  24.  means. A number of substances (typically salts and organic polymers) when
  25.  added to protein solutions in high concentration, cause proteins to come out
  26.  of solution. A typical protein crystallization trial will involve gradually
  27.  increasing the concentration of such a substance in a protein solution
  28.  ( by some kind of diffusion process) until the supersaturated state is
  29.  achieved, and protein crystals can grow.
  30.  
  31.  Unfortunately, crystallization is only one of the outcomes of such an
  32.  process. The other (and far more common) outcome is that the protein
  33.  will simply crash out of solution and form a disordered precipitate.
  34.  In fact, typically protein crystals will only form under a very limited
  35.  range of solution conditions.
  36.  
  37.  Critical  variables to be considered are the substance used to exclude
  38.  the protein from solution, it's final concentration,the concentration of
  39.  protein,the temperature, and the solution pH. Additionaly, since pH in
  40.  solution must be controlled by the presence of a chemical buffering system
  41.  this leads to another two factors, the choice of buffering system and the
  42.  buffer concentration.
  43.  
  44. So we have an experimental situation, with typically 7 or so factors,
  45. several of which are qualitative and have a large number of potential classes.
  46. Additionaly the process under study (crystallization) is often very
  47. sensitive to changes in the levels of these factors, and is unlikely to be
  48. observed at all over large areas of the potential experimental region.
  49. Couple this with the fact that proteins, which have to be obtained from
  50. biological systems, are typically available only in very small quantities,
  51. and you have the makings of a very difficult experimental problem.
  52.  
  53. In fact the entire problem can probably be usefully broken down into two
  54. stages. The first involves searching the experimental region for conditions
  55. under which a protein will crystallize.This is usually the most critical
  56. and difficult part of the problem. Then, once crystallization conditions
  57. for a protein have been established conventional planned experiments can be
  58. applied to establish treatment effects etc and crystal growth conditions
  59. optimized via RSM techniques or the suchlike.
  60.  
  61. It's the first problem, that of searching for crystallization conditions
  62. that is the subject of this posting.
  63.  
  64.  So how do scientists, working in this field, approach this problem?
  65.  Most commonly they begin by doing some sort of limited full factorial
  66.  experiment. However because these ideas have arisen independently from
  67.  the statistics literature, these experiments are never explicitely
  68.  identified as factorial experiments. A Typical description might be
  69.  'We tested a matrix of crystallization conditions'. The essential problem
  70.  with such an approach is the impractibly large size of such experiments.
  71.  
  72.  Other workers have proposed what they term the 'incomplete factorial
  73.  method', which involves selecting, at random, a subset of the treatment
  74.  combinations of a full factorial experiment. This would seem identical
  75.  to the random balance experimentation proposed in the statistics
  76.  literature by Satterthwaite in the late 1950's.This idea is frequently
  77.  referenced in reviews of the subject, but few people actually seem to use it.
  78.  
  79.  
  80.  Yet other workers have dispensed with a factorial structure altogether
  81.  and proposed a screening experiment comprising 50 varied conditions which
  82.  have 'worked before'. This was rather imaginatively described as
  83.  a 'sparse matrix sampling method'. Rest assured that there's no shortage
  84.  of baffling terminology in this branch of science.
  85.  
  86. And thats it really. So there seems to us to be a bit of room for development
  87. here, as the state of experimental design in the field of protein
  88. crystallization might be politely described as not very sophisticated.
  89.  
  90. Here at Massey we've been experimenting with the application of
  91. Orthogonal fractional factorial designs of Resolution IV
  92. ( or equivalently Orthogonal arrays of strength 3, if you prefer).
  93.  
  94. Now in the context of the usual ANOVA/linear model fitting process, such
  95. treatment plans evidently have a number of desirable properties (orthogonal
  96. parameter estimates etc ). But in the initial stages of a protein
  97. crystallization investigation, we're not really concerned with conducting a
  98. conventional planned experiment, in which the objective is to assess
  99. the treatment effects. Rather we're concerned with simply establishing
  100. conditions under which the process of interest (crystallization)
  101. occurs at all. So the question is (and it's taken me a long time to get here)
  102. Do orthogonal arrays represent an efficient experimental approach under
  103. such conditions?
  104.  
  105. Intuitively it seems to me that they probably do. And practically,
  106. by the application of such arrays to a number of protein crystallization
  107. problems, it also seems likely. In some of these cases, enough of the
  108. treatments yielded crystals to make quantitative model fitting to
  109. the results useful (based on variation in crystal size and regularity
  110. of growth).
  111.  
  112. However intuition and a bit of practical work do not a thesis make,
  113. and I'm stuck on how to rigorously justify their use in this problem.
  114. Any knowledge of other problems of a similar nature, or
  115. suggestions/criticism would be much appreciated.
  116.  
  117. Sorry for this rather long posting. If you've had the patience to read
  118. and think about it then thankyou.
  119.  
  120.  
  121. Richard Kingston
  122. (R.L.Kingston@massey.ac.nz)
  123. Protein Crystallography Research
  124. Department of Chemistry and Biochemistry
  125. Massey University
  126. Palmerston North
  127. New Zealand.
  128.  
  129. "I have yet to see any problem, however complicated, which, when you
  130. looked at it in the right way, did not become still more complicated."
  131.              Poul Anderson, New Scientist, 1969
  132.