Design of experiment (DoE) is a chemometric approach to study the influence of each experimental factor simultaneously at various levels with a predefined number of experiments, considering all possible interactions between the factors. In this tutorial special feature article, Margrét Thorsteinsdóttir and colleague provide an overview of the basic concepts of DoE and a strategy for implementation of DoE for the optimization of a quantitative LC-MS/MS methods. Indeed, DoE is an excellent tool for the development and optimization of hyphenated techniques such as LC-MS/MS, where several experimental factors need to be simultaneously optimized to obtain maximum sensitivity with adequate resolution between closely eluting peaks. The results are expressed as a mathematical function of the experimental conditions providing a mean to predict and estimate results at levels that were not directly studied. The data can be explored by use of counter plots and response surface plots to visualize how the response is affected by the factors studied and for finding a combination of factor settings that will result in optimum analytical conditions. With better designed experiments, flow of measurements to knowledge can proceed in the most cost-effective way. Margrét Thorsteinsdóttir (PhD) is Professor at the Faculty of Pharmaceutical Science at the University of Iceland (Reykjavik, Iceland). Her main research interest is focused on the development of high-performance separation science with applications in clinical MS.

中文翻译：

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液相色谱与串联质谱联用生物分析分析的开发和优化实验设计

实验设计 (DoE) 是一种化学计量学方法，它考虑到因素之间所有可能的相互作用，通过预定数量的实验在不同水平上同时研究每个实验因素的影响。在本教程的专题文章中，Margrét Thorsteinsdóttir 和同事概述了 DoE 的基本概念以及 DoE 实施策略以优化定量 LC-MS/MS 方法。事实上，DoE 是开发和优化联用技术（如 LC-MS/MS）的绝佳工具，在这种技术中，需要同时优化多个实验因素，以获得最大灵敏度，并在相近洗脱的峰之间具有足够的分辨率。结果表示为实验条件的数学函数，提供了在未直接研究的水平上预测和估计结果的平均值。可以通过使用计数器图和响应面图来探索数据，以可视化响应如何受到所研究的因素的影响，并找到将导致最佳分析条件的因素设置组合。通过设计更好的实验，测量到知识的流动可以以最具成本效益的方式进行。Margrét Thorsteinsdóttir (PhD) 是冰岛大学（冰岛雷克雅未克）药学院的教授。她的主要研究兴趣集中在高性能分离科学的发展以及在临床 MS 中的应用。可以通过使用计数器图和响应面图来探索数据，以可视化响应如何受到所研究的因素的影响，并找到将导致最佳分析条件的因素设置组合。通过设计更好的实验，测量到知识的流动可以以最具成本效益的方式进行。Margrét Thorsteinsdóttir (PhD) 是冰岛大学（冰岛雷克雅未克）药学院的教授。她的主要研究兴趣集中在高性能分离科学的发展以及在临床 MS 中的应用。可以通过使用计数器图和响应面图来探索数据，以可视化响应如何受到所研究的因素的影响，并找到将导致最佳分析条件的因素设置组合。通过设计更好的实验，测量到知识的流动可以以最具成本效益的方式进行。Margrét Thorsteinsdóttir (PhD) 是冰岛大学（冰岛雷克雅未克）药学院的教授。她的主要研究兴趣集中在高性能分离科学的发展以及在临床 MS 中的应用。通过设计更好的实验，测量到知识的流动可以以最具成本效益的方式进行。Margrét Thorsteinsdóttir (PhD) 是冰岛大学（冰岛雷克雅未克）药学院的教授。她的主要研究兴趣集中在高性能分离科学的发展以及在临床 MS 中的应用。通过设计更好的实验，测量到知识的流动可以以最具成本效益的方式进行。Margrét Thorsteinsdóttir (PhD) 是冰岛大学（冰岛雷克雅未克）药学院的教授。她的主要研究兴趣集中在高性能分离科学的发展以及在临床 MS 中的应用。