[4PLフィッティング]異なる濃度単位を使用した異なる変曲点コミュニティこんにちは、
非線形4Pロッドバードフィッティングの変曲点計算でいくつかの問題に直面しています。
モデルは基本的です：
X：濃度[nM]
Y：％特定の殺害
作成者：サンプル
私は通常これをJMPで実行しますが、私たちの部門の他のチームメンバーはou bio-informatitianのサービスを使用しており、彼女はpMでの濃度を使用していました。
一見、問題はありません。違いは1000倍だけです。 しかし、フィッティングによっては問題がないことがわかりましたが、JMPでは異なる結果が見られました。
次に例を示します。
| 濃度[nM] |
濃度[pM] |
特定の殺害[％] |
| 20 |
20000 |
103.2 |
| 2 |
2000年 |
103.5 |
| 0.2 |
200 |
102.6 |
| 0.02 |
20 |
104.9 |
| 0.002 |
2 |
99.9 |
| 0.0002 |
0.2 |
-5.0 |
| 0.00002 |
0.02 |
13.3 |
| 0.000002 |
0.002 |
9.2 |
| 2E-07 |
0.0002 |
0.3 |
| 2E-08 |
0.00002 |
6.1 |
そしてここに私のモデルの結果
濃度としてのxの使用[nM]
| パラメータ |
見積もり |
標準エラー |
Wald ChiSquare |
確率>カイ二乗 |
95％低い |
上位95％ |
| 成長速度 |
-5.39 |
282.61 |
0.00 |
0.98 |
-559.29 |
548.50 |
| 変曲点 |
0.001096 |
0.03 |
0.00 |
0.97 |
-0.07 |
0.07 |
| 下部漸近線 |
4.77 |
2.98 |
2.57 |
0.11 |
-1.07 |
10.61 |
| 上部漸近線 |
103.55 |
2.98 |
1209.02 |
<.0001 |
97.71 |
109.39
|
濃度としてのxの使用[pM]
| パラメータ |
見積もり |
標準エラー |
Wald ChiSquare |
確率>カイ二乗 |
95％低い |
上位95％ |
| 成長速度 |
-6.76 |
6445.81 |
0.00 |
1.00 |
-12640.32 |
12626.80 |
| 変曲点 |
1.2354 |
567.78 |
0.00 |
1.00 |
-1111.60 |
1114.07 |
| 下部漸近線 |
4.77 |
2.98 |
2.57 |
0.11 |
-1.06 |
10.61 |
| 上部漸近線 |
103.54 |
2.98 |
1209.97 |
<.0001 |
97.71 |
109.38 |
ご覧のとおり、変曲点には1000倍の違いがあるだけではありません（成長率などの他の違いもあります）。
なぜそんな違いがあるのかご存知ですか？ ほとんどすべてのサンプルで違いはありませんが、ほんのわずかです。
また、bio-info sriptを使用してRでPrismで可変スロープの4PLを実行している場合も、異なる値が表示されます（通常は類似しています）。
手伝ってくれる ？
よろしくお願いします:)
分析Re：[4PLフィッティング]異なる濃度単位を使用した異なる変曲点あなたは数学とコンピューティングを混乱させています。 はい、単位の変更は、濃度のレベルが1000倍異なることを意味します。 ただし、パラメータはデータから推定されます。 あなたは見積もりの数値的正確さを推し進めています。 さらに、指定されたモデルは、（1）この場合は不適切な選択であるか、（2）データによって十分にサポートされていません。
JMP：[ファイル]> [インターネットを開く]> [Webページ]を使用して、例からJMPデータテーブルを作成しました。
これは、[分析]> [特殊モデリング]> [フィット曲線]とnMの濃度のロッドバードモデルを使用したフィットです。
これは同じ分析ですが、pMとして濃度を使用しています。
あなたはすぐに問題を見ることができます。 シグモイド形状は、どちらのユニットを使用しても表示されません。 この状況は不安定な見積もりにつながります。 log10変換を試しましたが、役に立ちません。 2〜0.2 nMの応答に急激な変化があるため、シグモイド形状は観察されません。 このモデルを使用するには、遷移をより適切に定義するために、おそらく2〜0.2nMの濃度を拡張する必要があります。
Re：[4PLフィッティング]異なる濃度単位を使用した異なる変曲点お返事をありがとうございます ！
私の理解では、ロッドバードフィッティングは対数変換されていないデータフィッティング用に特別に設計されています。 これが、私たちが通常このモデルを選択する理由です。
何らかの理由で対数変換されたデータを使用する必要がある場合は、通常、4P-Hillモデルを使用します。
実際、スケールの視覚化を変更すると（フィッティングの対数変換なしで軸の対数視覚化を使用）、以下に示すように、実際に適切なフィッティングが得られます。
（しかし、私の考えは間違っている可能性があります。私は数学者ではありません:)）
ただし、2番目のポイントは私には理にかなっています。このサンプルでは、2〜0.2pMの間に大きなギャップがあり、変曲点の近似に問題がある可能性があります。
これは私たちが内部で気づいていることでもあります。これが通常、pMとnMの近似の間だけでなく、異なるソフトウェア間でも（一目で同じモデルを使用して）矛盾が生じる可能性がある理由です。
ありがとうございました。
Re：[4PLフィッティング]異なる濃度単位を使用した異なる変曲点データは、シグモイド曲線ではなく、ステップ関数を示しています。 下部と上部の漸近線がありますが、それらの間の遷移に関する情報（データ）はありません。 このデータは、遷移を特定するための調査として選択された可能性がありますが、遷移をモデル化することはできません。 2番目の研究では、両方の漸近線を含むが、いくつかの濃度の遷移も示す、より狭い範囲にズームインすることをお勧めします。
