[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の皆さん、こんにちは。
非線形 4P Rodbard 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。
モデルは基本的なものです。
X：濃度[nM]
Y: %特定の殺害
投稿者: サンプル
私は通常、これを JMP で実行していますが、私たちの部門の他のチームメンバーは、バイオインフォマティシャンのサービスを使用しており、彼女は濃度を pM で使用しました。
一見したところ、問題はありません。違いは 1000 倍だけです。 ただし、一部のフィッティングでは問題がないことがわかりましたが、JMP では異なる結果が観察されました。
以下に例を示します。
| 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、これが私のモデルの結果です
x を濃度 [nM] として使用する
| パラメータ |
見積もり |
標準エラー |
ヴァルド カイスクエア |
確率 > カイ二乗 |
95%未満 |
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
|
x を濃度 [pM] として使用する
| パラメータ |
見積もり |
標準エラー |
ヴァルド カイスクエア |
確率 > カイ二乗 |
95%未満 |
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 (および成長率などのその他の違い) に 1000 倍の違いがあるだけではありません。
なぜこのような違いがあるか知っていますか？ ほとんどすべてのサンプルに違いはありませんが、ほんの一部です。
また、バイオ情報スクリプトを使用して、R を使用して Prism で可変スロープで 4PL を実行している場合にも、異なる値が表示されます (通常は同様の場合)。
手伝ってくれる ？
よろしくお願いします:)
結果の共有と伝達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いいえ、不正確なデータの問題ではありません。 この事実は、非線形モデルに含まれる誤差と呼ばれるランダム効果によって処理されます。 これは、モデルの選択が不適切であること、選択したモデルをサポートするデータが不足していること、および使用しているソフトウェアとハードウェアによって実装されている数値手法の精度が有限であることが原因です。
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洞察力をありがとう！
これらのデータから、変曲点をより適切に近似して近似するには、曲線の中央に何らかの値を見つけるために希釈を変更する必要があることを理解しています。
他のソフトウェアが両方のユニットで同様の答えを与えるのに（ただし、JMPとは異なります）、JMPが2つの異なるユニットを使用してこのモデルを異なる方法でフィッティングしているのは、私にとって奇妙でした。 データが正確ではないことが主な理由だと思います。
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。 下限と上限の漸近線はありますが、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。 私は、両方の漸近線を含む狭い範囲にズームインする 2 番目の研究を提案しますが、いくつかの濃度の遷移も示します。
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 ！
私の理解によれば、Rodbard 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、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、通常は 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 (フィッティングに対数変換を行わずに軸の対数視覚化を使用)、以下に示すように、確かに良好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:))。
しかし、あなたの 2 番目の点は私には理解できます。このサンプルの場合、2 と 0.2pM の間に大きなギャップがあるのは事実であり、これが変曲点の近似において問題となる可能性があります。
これは私たちが内部的に気づいていることでもあります。通常、これが 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 (一見同じモデルを使用している) 不一致が発生する理由です。
ありがとう。
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同しています。 はい、単位の変化は、集中力のレベルが 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。 推定の数値精度を高めています。 さらに、指定されたモデルは、(1) この場合は適切な選択ではないか、(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。
ここでは、[分析] > [特殊なモデリング] > [曲線のフィット] を使用したフィットと、nM 単位の濃度を使用した Rodbard モデルを示します。
以下は同じ分析ですが、pM として濃度を使用しています。
問題はすぐにわかります。 どちらの単位を使用しても、S 字状の形状は表示されません。 この状況により、推定値が不安定になります。 log10変換を試みましたが、役に立ちませんでした。 2 ～ 0.2 nM の間で応答が急激に変化するため、S 字状の形状は観察されません。 このモデルを使用するには、おそらく濃度を 2 ～ 0.2 nM の間で拡張して、遷移をより適切に定義する必要があると考えられます。
