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So konvertieren Sie eine quadratische logarithmische Gleichung

Durch einen ELISA-Test habe ich mithilfe der speziellen Anpassung und der Log/Log-Transformation als quadratische Funktion die beste Anpassung für die Standardkurve erhalten: Ln(OD) = -4,139548 + 1,301394*Ln(Konzentration von α-CD3 [ng/ml]) - 0,0934906* Ln(Konzentration von α-CD3 [ng/ml])^2 . Ist der Quadratoperator nur für die Konzentration oder für seine logarithmische Ableitung anwendbar? Wie kann man diese Gleichung umwandeln, um die Konzentration aus der gemessenen OD berechnen zu können? Ich bevorzuge eine interaktive Erklärung. Danke.

Bivariate(
 Y( :OD ),
 X( :Name( "Concentration of α-CD3 [ng/ml]" ) ),
 Fit Special(
 xTran( "Log" ),
 yTran( "Log" ),
 Degree( 2 ),
 {Line Color( {142, 176, 40} )}
 ),
 SendToReport(
 Dispatch(
 {},
 "1",
 ScaleBox,
 {Scale( "Log" ), Min( 5 ), Max( 400 ), Inc( 1 ), Minor Ticks( 1 )}
 ),
 Dispatch(
 {},
 "2",
 ScaleBox,
 {Scale( "Log" ), Min( 0.1 ), Max( 2 ), Inc( 1 ), Minor Ticks( 1 )}
 )
 )
)

 

Betreff: So konvertieren Sie eine quadratische logarithmische GleichungDanke, Mark, das werde ich versuchenBetreff: So konvertieren Sie eine quadratische logarithmische GleichungDanke, Karen, das werde ich versuchenBetreff: So konvertieren Sie eine quadratische logarithmische Gleichung

Darüber hinaus können Sie versuchen, das OD auch direkt mit der 4PLC zu modellieren. Dieses Modell berücksichtigt eine nichtlineare Reaktion. Die Log-Transformation ist ein Versuch, es zu linearisieren.

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Als Alternative zur Sortimentsverkleinerung würde ich das logistische 4P ausprobieren.

Betreff: So konvertieren Sie eine quadratische logarithmische Gleichung

Als ich eine quadratische Anpassung (Gleichung) erhalten hatte, wurde mir klar, dass der SW ein Problem damit haben würde, eine duale Lösung für einen einzelnen OD zu handhaben. Meine einzige Lösung scheint darin zu bestehen, einen engeren Konzentrationsbereich zu verwenden, in dem ich eine lineare Anpassung anwenden kann. Vielen Dank, Mark, für deine Hilfe.

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Ich verstehe.

 

Ein quadratisches Polynom hat im Allgemeinen zwei Werte von Log Conc, die demselben Log OD entsprechen. JMP weiß nicht, dass nur die Hälfte der Parabel verwendet werden soll. Die Fit-Kurve verfügt über die logistischen Modelle und die benutzerdefinierte inverse Vorhersage. Diese Kurven sind im Gegensatz zu einem quadratischen Polynom monoton.

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Ich habe es nicht mit Modellieren versucht, sondern bin direkt zu Bivariate Fit – Spezial gegangen. Normalerweise führen wir eine logarithmische Transformation sowohl der OD als auch der Konzentration durch, und die lineare Anpassung funktioniert einwandfrei. Dies ist ein neuer Test und die lineare Anpassung ist nicht gut, also habe ich es mit einem höheren Polynom versucht und die quadratische Anpassung war gut. Der Hersteller empfiehlt eine 4-Parameter-Logistikanpassung, lässt den Benutzer aber auch einige andere Alternativen erkunden. Das Modell ist also nicht kritisch. Ich möchte einfach das beste Modell aus der Standardkurve finden und es dann auf meine Proben anwenden. Deshalb benötige ich eine Inversionsfunktion, um Konzentrationen aus der gemessenen OD zu berechnen.

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Tut mir leid wegen diesem Problem. Nein, es gibt keine Möglichkeit, das Problem mit meinem Vorschlag zu umgehen.

 

Ist dieses Modell besonders wichtig oder nützlich? Haben Sie versucht, die Daten mit einem der unter Analysieren > Spezialisierte Modellierung > Kurve anpassen verfügbaren Modelle anzupassen?

Betreff: So konvertieren Sie eine quadratische logarithmische GleichungDanke Mark,
Die Lösung ist sehr schön. Leider erhalte ich eine Warnung: „Inverse Vorhersage unterstützt keine quadratischen Terme in der vorherzusagenden Variablen.“
Gibt es bitte eine Möglichkeit, das Problem zu umgehen?
Danke,
Peter
Betreff: So konvertieren Sie eine quadratische logarithmische Gleichung

Sie können die gleiche Anpassung auch über „Analysieren“ > „Modell anpassen“ erreichen.

• Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Konzentrationsspalte und wählen Sie die Protokolltransformation aus.
• Wählen Sie diese neue Spalte aus.
• Klicken Sie auf die Schaltfläche „Makros“ und wählen Sie „Polynom zu Grad“ (2 ist die Standardeinstellung).
• Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die OD-Spalte und wählen Sie die Protokolltransformation aus.
• Wählen Sie die neue Spalte aus und klicken Sie auf Y.
• Klicken Sie auf Ausführen.
• Klicken Sie auf das rote Dreieck und wählen Sie Schätzungen > Inverse Vorhersage.
• Geben Sie Ihre OD-Werte ein, wählen Sie Ihr Konfidenzniveau aus und klicken Sie dann auf „OK“.

 

Der Vorteil von „Anpassen kleinster Quadrate“ gegenüber „Bivariat“ besteht darin, dass Sie Schätzungen > Inverse Vorhersage verwenden können, um die Konzentration anhand der OD zu schätzen.

 

Bei Dosis-Wirkungs-Standardkurven ist es üblich, zur Interpretation die logarithmische Basis 10 zu verwenden. An der Güte der Passform ändert sich dadurch nichts.