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[4PL-Anpassung] Unterschiedliche Wendepunkte mit unterschiedlichen Konzentrationseinheiten

Hallo Gemeinde,

 

Bei unserer Wendepunktberechnung für eine nichtlineare 4P-Rodbard-Anpassung haben wir ein Problem.

 

Das Modell ist einfach:

X: Konzentration [nM]

Y: %spezifische Tötung

Von: Proben

 

Normalerweise führe ich das auf JMP aus, aber andere Teammitglieder in unserer Abteilung nutzen den Service unserer Bioinformatikerin und sie hat die Konzentration in pM verwendet.

Auf den ersten Blick kein Problem, nur ein Faktor von 1000 sollte der Unterschied sein. Wir haben jedoch festgestellt, dass sie bei einigen Anpassungen keine Probleme hat, aber ich habe bei JMP unterschiedliche Ergebnisse beobachtet.

 

Hier ist ein Beispiel:

Konzentration [nM]	Konzentration [pM]	Spezifische Tötung [%]
20	20000	103,2
2	2000	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

 

Und hier meine Modellergebnisse

Verwendung von x als Konzentration [nM]

Parameter	Schätzen	Standardfehler	Wald ChiPlatz	Prob > ChiSquare	Niedrigere 95%	Obere 95 %
Wachstumsrate	-5,39	282.61	0,00	0,98	-559,29	548.50
Wendepunkt	0,001096	0,03	0,00	0,97	-0,07	0,07
Untere Asymptote	4.77	2.98	2,57	0,11	-1,07	10,61
Obere Asymptote	103,55	2.98	1209.02	<0,0001	97,71	109.39

 

Verwendung von x als Konzentration [pM]

Parameter	Schätzen	Standardfehler	Wald ChiPlatz	Prob > ChiSquare	Niedrigere 95%	Obere 95 %
Wachstumsrate	-6,76	6445.81	0,00	1.00	-12640.32	12626.80
Wendepunkt	1.2354	567.78	0,00	1.00	-1111.60	1114.07
Untere Asymptote	4.77	2.98	2,57	0,11	-1,06	10,61
Obere Asymptote	103,54	2.98	1209.97	<0,0001	97,71	109.38

 

Wie Sie sehen, gibt es nicht nur einen 1000-fachen Unterschied im Wendepunkt (und andere Unterschiede wie zum Beispiel die Wachstumsrate).

 

Weißt du, warum wir solche Unterschiede haben? Bei fast allen unseren Mustern gibt es keine Unterschiede, es sind nur wenige,

Wir sehen auch einen anderen Wert, wenn wir einen 4PL mit variabler Steigung auf Prism mit R mit unserem Bio-Info-Skript ausführen (wann ist es normalerweise ähnlich).

 

Kannst du uns helfen ?

 

Vielen Dank im Voraus für Ihre Hilfe

AnalytikBetreff: [4PL-Anpassung] Unterschiedliche Wendepunkte mit unterschiedlichen Konzentrationseinheiten

Sie verwechseln Mathematik und Informatik. Ja, die Änderung der Einheiten bedeutet, dass sich die Konzentrationsstufen um den Faktor 1000 unterscheiden. Aber die Parameter werden aus den Daten geschätzt. Sie pushen die numerische Genauigkeit der Schätzung. Außerdem ist das designierte Modell in diesem Fall (1) eine schlechte Wahl oder (2) wird von den Daten nicht gut unterstützt.

 

Ich habe JMP verwendet: Datei > Internet öffnen > Webseite, um eine JMP-Datentabelle aus Ihrem Beispiel zu erstellen.

 

 

Hier ist die Anpassung mit Analysieren > Spezialisierte Modellierung > Kurve anpassen und das Rodbard-Modell mit Konzentration in nM.

 

 

Hier ist die gleiche Analyse, aber mit Konzentration als pM:

 

 

Sie können das Problem sofort sehen. Die sigmoidale Form ist bei beiden Einheiten nicht sichtbar. Diese Situation führt zu instabilen Schätzungen. Ich habe eine log10-Transformation versucht, aber es hilft nicht. Sie haben eine abrupte Änderung der Antwort zwischen 2 und 0,2 nM, und so wird die sigmoidale Form nicht beobachtet. Um dieses Modell verwenden zu können, müsste man vermutlich die Konzentration zwischen 2 und 0,2 nM erweitern, um den Übergang besser zu definieren.

Betreff: [4PL-Anpassung] Unterschiedliche Wendepunkte mit unterschiedlichen Konzentrationseinheiten

Danke für deine Antwort !

 

Nach meinem Verständnis ist die Rodbard-Anpassung speziell für die nicht logarithmisch transformierte Datenanpassung ausgelegt. Aus diesem Grund wählen wir normalerweise dieses Modell.

Wenn wir aus irgendeinem Grund log-transformierte Daten verwenden müssten, wählen wir normalerweise das 4P-Hill-Modell.

 

Wenn Sie die Visualisierung der Skala ändern (mit einer logarithmischen Visualisierung der Achse ohne logarithmische Transformation für die Anpassung), haben wir tatsächlich eine gute Anpassung, wie Sie unten sehen können:

(Aber mein Denken kann falsch sein, ich bin kein Mathematiker .)

 

 

Ihr zweiter Punkt macht für mich jedoch Sinn, es stimmt, dass für dieses Beispiel eine große Lücke zwischen 2 und 0,2 pM besteht, die ein Problem für die Annäherung des Wendepunkts sein könnte.

Dies ist auch etwas, das wir intern bemerken, deshalb können wir normalerweise Inkonsistenzen zwischen der pM- und nM-Approximation haben, aber auch zwischen verschiedenen Software (mit dem gleichen Modell auf den ersten Blick).

 

Dankeschön.

 

 

 

Betreff: [4PL-Anpassung] Unterschiedliche Wendepunkte mit unterschiedlichen Konzentrationseinheiten

Ihre Daten zeigen eine Stufenfunktion, keine sigmoidale Kurve. Sie haben die unteren und oberen Asymptoten, aber keine Informationen (Daten) über den Übergang zwischen ihnen. Diese Daten wurden möglicherweise als Umfrage ausgewählt, um den Übergang zu lokalisieren, können den Übergang jedoch nicht modellieren. Ich schlage eine zweite Studie vor, die einen engeren Bereich vergrößert, der immer noch beide Asymptoten umfasst, aber auch den Übergang für mehrere Konzentrationen zeigt.