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从非线性（S形）曲线拟合中提取参数估计值 - 脚本

大家好，

 

为了快速引导您：我正在处理 ELISA 数据（剂量反应曲线），因此我的自变量是稀释因子，我的因变量是吸光度，并且我正在查看多个动物的多个时间点。 我希望能够通过非线性、S 形曲线拟合找到 EC50（半最大响应稀释）。 我目前使用 4 参数模型 (Probit 4P)。

 

基本上，我想编写一个脚本，可以将参数估计中的数据获取到表中，找到每条曲线的上下渐近线之间的中点，然后在自定义逆预测中使用该值来获取EC50。 我很确定如果我能得到该参数的估计值，我可以完成后两部分！

 

这是我的曲线拟合：

 

For ( i = 1, i <= N items (Mice), i++, 
  FC = Fit Curve (
  Y ( :Data ), 
  X (:Dilution ), 
  Group (:Timepoint),
  By(:Animal)
  
  Fit Probit 4P, 
  Where (:Animal == eval(Mouse_names[i])), //thist isn't referencing the variable the way i expect but using either eval( ) or char( ) seems to be a work-around?...
 SendToReport(
  Dispatch(
   {"Plot"},
   "7",
   ScaleBox,
   {Format( "Fixed Dec", 12, 0 ), Min( 0 ), Max( 4 ), Inc( 2 ),
   Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Plot"},
   "6",
   ScaleBox,
   {Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
   Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Plot"},
   "13",
   ScaleBox,
   {Format( "Fixed Dec", 12, 0 ), Min( 0 ), Max( 4 ), Inc( 2 ),
   Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Plot"},
   "16",
   ScaleBox,
   {Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
   Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Probit 4P", "Plot"},
   "7",
   ScaleBox,
   {Format( "Fixed Dec", Use thousands separator( 1 ), 12, 0 ), Min( 0 ),
   Max( 4 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Probit 4P", "Plot"},
   "6",
   ScaleBox,
   {Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
   Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Probit 4P", "Plot"},
   "13",
   ScaleBox,
   {Format( "Fixed Dec", Use thousands separator( 1 ), 12, 0 ), Min( 0 ),
   Max( 4 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Probit 4P", "Plot"},
   "16",
   ScaleBox,
   {Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
   Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
  )
 )
 

);


FC << journal;
FC << close window;);

这对我来说效果很好，我有每个拟合曲线的日志输出，其中包含模型比较、数据图、模型信息（包括预测模型、拟合摘要、*~*参数估计*~*、估计的相关性） 、估计协方差和建模曲线图）。我可以手动右键单击参数估计和“生成组合数据表”，但不知道如何在脚本中执行此操作。理想情况下，我最后只有一个数据表，其中包含动物、参数（增长率、拐点、下渐近线、上渐近线）组（这些是我的时间点）、估计、标准误差、下 95%、上限的列95%。

 

任何帮助将不胜感激！ 谢谢！  

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使用

 

jrn["Correlation of Estimates"][MatrixBox(1)] << Make Combined Data Table;

转至主菜单 > 帮助 > 书籍 > JMP 脚本指南，然后打开 PDF 并滚动至第 11 章，显示树。

 

JMP 报告是嵌套显示框的列表。这将向您展示如何查找对象和发送消息。

 

jrn << show tree structure;

//or right click on a reveal button to the left of an outline box
// then select Edit, Show Tree Structure

 

 

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我在浏览报告窗口方面的经验基本上为零。

 

我搜索了报告窗口的脚本指南，但没有找到太多内容。 您可以向我指出任何资源吗？

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惊人的！非常感谢您的回答 - 它绝对能满足我的需要！ 我只是仍在尝试弄清楚您的代码下面发生了什么，以便将来可以在不同的应用程序中使用它。

 

这是否只是按名称索引期刊，指定我确实想要表格框并创建一个新的数据表？

 

我看过其他回复，例如

dt2 = bivRep [1] [TableBox(3)]  << Make Combined Data Table;

但无法弄清楚到底发生了什么。 这个会获取 bivRep 的第一部分（？）中找到的第三个表框并写入新的 dt 吗？

 

 

 

 

我正在探索一点但更多，并能够得到适合的摘要

jrn["Summary of Fit"][Table Box (1)] << Make Combined Data Table;

但不知道如何做一些事情，比如获取第 5 周的估计相关性。

 

我试过：

covar_pre = jrn["Covariance of Estimates"]["Week 5"][Table Box(1)] << Make Combined Table;

并得到错误：

Cannot subscript Display Box{400} in access or evaluation of 'Subscript' , jrn["Covariance of Estimates"]["pre"][/*###*/Table Box( 1 )]

In the following script, error marked by /*###*/
paramEst = jrn["Covariance of Estimates"]["Week 5"][/*###*/Table Box( 1 )] <<
Make Combined Data Table

我猜*这个*输出不是一个表格框？ 我不确定它是什么类型的数据，也不知道如何弄清楚它。

 

 

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你好，

 

一旦您掌握了日记的句柄，您就可以如下所示导航日记（类似于@gzmorgan0 ) 生成组合参数估计的数据表。

jrn = Current Journal();
paramEst =&nbsp;jrn["Parameter Estimates"][Table Box( 1 )] << Make Combined Data Table;

我希望这是有帮助的！

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这是一个示例，不完全是您的具体示例（此示例使用 By）。 我不知道您在浏览报告窗口方面的专业知识。

Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Nonlinear Examples/Bioassay.jmp" );
obj = Fit Curve( Y( :Toxicity ), X( :log Conc ), By( :formulation ) );
obj << Fit Logistic 4P( Custom Inverse Prediction( Response( 0.9 ) ) );

//you can get one table using Make Combined Data Table
est_tbl= report(obj[1])["Parameter Estimates"][TableBox(1)] << Make Combined Data Table;
est_tbl << Set Name("Parameter Estimates");


inv_tbl = report(obj[1])["Inverse Prediction"]["Predicted Values"][TableBox(1)] << Make Combined Data Table;
inv_tbl << Set Name("Inverse Prediction");

希望这可以帮助。