[4PL 피팅] 다른 농도 단위를 사용하여 다른 변곡점커뮤니티 안녕하세요,
비선형 4P Rodbard 피팅에 대한 변곡점 계산에 몇 가지 문제가 있습니다.
모델은 기본입니다.
X: 농도 [nM]
Y: %특정 살해
작성자: 샘플
저는 보통 JMP에서 실행하는데, 우리 부서의 다른 팀원들은 ou 생물정보학자의 서비스를 사용하고 있고 그녀는 pM의 농도를 사용했습니다.
언뜻 보기에는 문제가 없으며 1000의 요소만 차이가 있어야 합니다. 그러나 일부 피팅의 경우 그녀는 아무런 문제가 없음을 발견했지만 JMP에서 다른 결과를 관찰했습니다.
다음은 예입니다.
| 농도 [nM] |
농도 [pM] |
특정 살인 [%] |
| 20 |
20000 |
103.2 |
| 2 |
2000년 |
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 |
그리고 여기 내 모델 결과
x를 농도 [nM]로 사용
| 매개변수 |
추정 |
표준 오류 |
Wald ChiSquare |
문제 > 카이스퀘어 |
낮은 95% |
상위 95% |
| 성장률 |
-5.39 |
282.61 |
0.00 |
0.98 |
-559.29 |
548.50 |
| 변곡점 |
0.001096 |
0.03 |
0.00 |
0.97 |
-0.07 |
0.07 |
| 하부 점근선 |
4.77 |
2.98 |
2.57 |
0.11 |
-1.07 |
10.61 |
| 상부 점근선 |
103.55 |
2.98 |
1209.02 |
<.0001 |
97.71 |
109.39
|
농도 [pM]로 x 사용
| 매개변수 |
추정 |
표준 오류 |
Wald ChiSquare |
문제 > 카이스퀘어 |
낮은 95% |
상위 95% |
| 성장률 |
-6.76 |
6445.81 |
0.00 |
1.00 |
-12640.32 |
12626.80 |
| 변곡점 |
1.2354 |
567.78 |
0.00 |
1.00 |
-1111.60 |
1114.07 |
| 하부 점근선 |
4.77 |
2.98 |
2.57 |
0.11 |
-1.06 |
10.61 |
| 상부 점근선 |
103.54 |
2.98 |
1209.97 |
<.0001 |
97.71 |
109.38 |
보시다시피, 변곡점(및 성장률과 같은 다른 차이점)에는 1000배 차이가 없습니다.
왜 우리에게 그런 차이가 있는지 아십니까? 거의 모든 샘플의 경우 차이점이 없으며 그 중 일부에 불과합니다.
또한 bio-info sript를 사용하여 R과 함께 Prism에서 가변 기울기로 4PL을 실행하는 경우 다른 값을 볼 수 있습니다(일반적으로 유사한 경우).
우리 좀 도와 줄수있어 ?
도움을 주셔서 미리 감사드립니다 
해석학Re: [4PL 피팅] 농도의 다른 단위를 사용하는 다른 변곡점당신은 수학과 컴퓨팅을 혼동하고 있습니다. 네, 단위의 변화는 농도 수준이 1000배 차이가 난다는 것을 의미합니다. 그러나 매개변수는 데이터에서 추정됩니다. 당신은 추정의 수치적 정확성을 추구하고 있습니다. 또한 지정된 모델은 (1) 이 경우 잘못된 선택이거나 (2) 데이터에서 잘 지원되지 않습니다.
JMP: 파일 > 인터넷 열기 > 웹 페이지를 사용하여 예제에서 JMP 데이터 테이블을 생성했습니다.
다음은 Analyze > Specialized Modeling > Fit Curve 및 Rodbard 모델의 농도(nM)를 사용한 적합입니다.
다음은 동일한 분석이지만 농도를 pM으로 사용합니다.
문제를 바로 볼 수 있습니다. S자 모양은 두 단위를 사용하여 표시되지 않습니다. 이 상황은 불안정한 추정으로 이어집니다. log10 변환을 시도했지만 도움이되지 않습니다. 2에서 0.2nM 사이의 응답에서 급격한 변화가 있으므로 S자 모양이 관찰되지 않습니다. 이 모델을 사용하려면 전환을 더 잘 정의하기 위해 2에서 0.2nM 사이의 농도를 확장해야 할 것입니다.
Re: [4PL 피팅] 농도의 다른 단위를 사용하는 다른 변곡점답장을 보내 주셔서 감사합니다 !
내 이해에 따르면 Rodbard 피팅은 로그 변환되지 않은 데이터 피팅을 위해 특별히 설계되었습니다. 이것이 우리가 일반적으로 이 모델을 선택하는 이유입니다.
어떤 이유로든 로그 변환된 데이터를 사용해야 하는 경우 일반적으로 4P-Hill 모델을 사용합니다.
실제로 스케일의 시각화를 변경하면(피팅에 대한 로그 변환 없이 축의 로그 시각화를 사용하여) 아래에서 볼 수 있듯이 실제로 잘 맞습니다.
(하지만 내 생각은 틀릴 수 있습니다. 저는 수학자가 아닙니다. )
그러나 두 번째 요점은 나에게 의미가 있습니다. 이 샘플의 경우 2pM과 0.2pM 사이에 큰 차이가 있어 변곡점을 근사하는 데 문제가 될 수 있습니다.
이것은 우리가 내부적으로 알아차린 것이기도 합니다. 이것이 일반적으로 pM과 nM 근사값 사이에 불일치가 있을 수 있는 이유입니다.
감사합니다.
Re: [4PL 피팅] 농도의 다른 단위를 사용하는 다른 변곡점데이터는 S자 곡선이 아닌 계단 함수를 보여줍니다. 하한 및 상한 점근선이 있지만 이들 사이의 전환에 대한 정보(데이터)가 없습니다. 이 데이터는 전환을 찾기 위한 설문조사로 선택되었을 수 있지만 전환을 모델링할 수 없습니다. 나는 두 번째 연구가 여전히 두 점근선을 모두 포함하지만 여러 농도에 대한 전이를 나타내는 더 좁은 범위를 확대하는 것을 제안합니다.
