【4PL拟合】不同的拐点使用不同的浓度单位社区您好，
我们在非线性 4P Rodbard 拟合的拐点计算中面临一些问题。
该模型是基本的：
X：浓度 [nM]
Y: %特定杀伤
作者：样品
我通常在 JMP 上运行这个，但我们部门的其他团队成员正在使用 ou bio-informatitian 的服务，她使用 pM 中的浓度。
乍一看，没问题，差异应该只有 1000 倍。 但是，我们发现对于某些试穿，她没有任何问题，但我在 JMP 上观察到了不同的结果。
下面是一个例子：
| 浓度 [nM] |
浓度 [pM] |
比杀[%] |
| 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 |
这是我的模型结果
使用 x 作为浓度 [nM]
| 范围 |
估计 |
标准错误 |
瓦尔德卡方 |
概率 > 卡方 |
降低 95% |
上 95% |
| 增长率 |
-5.39 |
282.61 |
0.00 |
0.98 |
-559.29 |
548.50 |
| 拐点 |
0.001096 |
0.03 |
0.00 |
0.97 |
-0.07 |
0.07 |
| 下渐近线 |
4.77 |
2.98 |
2.57 |
0.11 |
-1.07 |
10.61 |
| 上渐近线 |
103.55 |
2.98 |
1209.02 |
<.0001 |
97.71 |
109.39
|
使用 x 作为浓度 [pM]
| 范围 |
估计 |
标准错误 |
瓦尔德卡方 |
概率 > 卡方 |
降低 95% |
上 95% |
| 增长率 |
-6.76 |
6445.81 |
0.00 |
1.00 |
-12640.32 |
12626.80 |
| 拐点 |
1.2354 |
567.78 |
0.00 |
1.00 |
-1111.60 |
1114.07 |
| 下渐近线 |
4.77 |
2.98 |
2.57 |
0.11 |
-1.06 |
10.61 |
| 上渐近线 |
103.54 |
2.98 |
1209.97 |
<.0001 |
97.71 |
109.38 |
如您所见，拐点（以及其他差异，例如增长率）不仅有 1000 倍的差异。
你知道我们为什么会有这样的差异吗？ 对于我们几乎所有的样本，都没有差异，只有少数，
如果使用我们的 bio-info sript 在 R 上运行具有可变斜率的 4PL，我们也会看到不同的值（通常何时相似）。
你能帮我们吗？
在此先感谢您的帮助 ：）
分析回复：[4PL 拟合] 使用不同浓度单位的不同拐点你混淆了数学和计算。 是的，单位的变化意味着浓度水平相差 1000 倍。 但是参数是从数据中估计出来的。 您正在推动估算的数值准确性。 此外，指定模型是 (1) 在这种情况下的糟糕选择或 (2) 数据不支持。
我使用 JMP：文件 > Internet 打开 > 网页从您的示例创建 JMP 数据表。
这是使用分析 > 专业建模 > 拟合曲线和以 nM 为单位的浓度的 Rodbard 模型的拟合。
这是相同的分析，但使用浓度作为 pM：
您可以立即看到问题。 使用任一单位都看不到 S 形。 这种情况导致估计不稳定。 我尝试了 log10 转换，但没有帮助。 响应在 2 到 0.2 nM 之间突然变化，因此未观察到 sigmoidal 形状。 为了使用此模型，您可能必须将浓度扩大到 2 到 0.2 nM 之间才能更好地定义转变。
回复：[4PL 拟合] 使用不同浓度单位的不同拐点感谢您的回复 ！
据我了解，Rodbard 拟合是专门为非对数转换数据拟合而设计的。 这也是我们通常选择这种型号的原因。
如果出于任何原因我们必须使用对数转换数据，我们通常会选择 4P-Hill 模型。
实际上，如果您更改比例的可视化，（使用轴的对数可视化而不进行对数转换进行拟合），我们确实有一个很好的拟合，如下所示：
（但我的想法可能是错误的，我不是数学家 
。
但是，您的第二点对我来说很有意义，对于这个样本，2 和 0.2pM 之间确实存在很大差距，这可能是拐点近似值的问题。
这也是我们在内部注意到的事情，这通常是我们在 pM 和 nM 近似值之间以及不同软件之间（乍一看使用相同模型）之间可能存在不一致的原因。
谢谢你。
回复：[4PL 拟合] 使用不同浓度单位的不同拐点您的数据显示阶跃函数，而不是 sigmoidal 曲线。 您有下渐近线和上渐近线，但没有关于它们之间转换的信息（数据）。 该数据可能已被选为用于定位过渡的调查，但它无法对过渡进行建模。 我建议进行第二项研究，放大一个更窄的范围，该范围仍然包括渐近线，但也展示了几个浓度的转变。
