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[Ajuste 4PL] Diferentes puntos de inflexión usando diferentes unidades de concentración

Hola a la comunidad,

 

Nos enfrentamos a algún problema en nuestro cálculo del punto de inflexión para un accesorio Rodbard 4P no lineal.

 

El modelo es básico:

X: concentración [nM]

Y: % de asesinatos específicos

Por: muestras

 

Normalmente ejecuto esto en JMP, pero otros miembros del equipo de nuestro departamento están utilizando el servicio de nuestra bioinformática y ella usó la concentración en pM.

A primera vista, no hay problema, sólo un factor de 1000 debería ser la diferencia. Sin embargo, descubrimos que para algunas pruebas, ella no tenía ningún problema, pero observé resultados diferentes en JMP.

 

Aquí hay un ejemplo:

Concentración [nM]	Concentración [pM]	Asesinato específico [%]
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

 

Y aquí los resultados de mi modelo.

Usando x como concentración [nM]

Parámetro	Estimar	Error estándar	Wald ChiCuadrado	Prob > ChiCuadrado	Bajar 95%	95% superior
Tasa de crecimiento	-5.39	282,61	0.00	0,98	-559,29	548.50
Punto de inflexión	0.001096	0,03	0.00	0,97	-0,07	0,07
Asíntota inferior	4.77	2,98	2.57	0,11	-1.07	10.61
asíntota superior	103.55	2,98	1209.02	<.0001	97,71	109.39

 

Usando x como concentración [pM]

Parámetro	Estimar	Error estándar	Wald ChiCuadrado	Prob > ChiCuadrado	Bajar 95%	95% superior
Tasa de crecimiento	-6,76	6445.81	0.00	1.00	-12640.32	12626.80
Punto de inflexión	1.2354	567,78	0.00	1.00	-1111.60	1114.07
Asíntota inferior	4.77	2,98	2.57	0,11	-1.06	10.61
asíntota superior	103,54	2,98	1209.97	<.0001	97,71	109.38

 

Como puede ver, no hay solo diferencias de 1000 veces en el punto de inflexión (y otras diferencias, por ejemplo, la tasa de crecimiento).

 

¿Sabes por qué tenemos tanta diferencia? Para casi todas nuestras muestras no hay diferencias, son solo algunas de ellas,

También vemos un valor diferente si estamos ejecutando un 4PL con pendiente variable en Prism con R usando nuestro script de bioinformación (cuando suele ser similar).

 

Puedes ayudarnos ?

 

Gracias de antemano por tu ayuda

Compartir y comunicar resultadosRe: [Ajuste 4PL] Diferentes puntos de inflexión usando diferentes unidades de concentración

No, no se trata de datos imprecisos. Ese hecho es manejado por el efecto aleatorio llamado error implícito en el modelo no lineal. Se debe a la mala elección del modelo, la falta de datos que respalden el modelo seleccionado y la precisión finita de los métodos numéricos implementados por el software y hardware que estás utilizando.

Re: [Ajuste 4PL] Diferentes puntos de inflexión usando diferentes unidades de concentración

¡Gracias por tu conocimiento!

 

Entiendo que a partir de esos datos sería necesario cambiar la dilución para encontrar algún valor en el medio de la curva a fin de tener un mejor ajuste y aproximación de un punto de inflexión.

 

Fue simplemente extraño para mí que JMP estuviera ajustando este modelo de manera diferente usando 2 unidades diferentes cuando otro software daba una respuesta similar con ambas unidades (pero diferente a JMP). Supongo que el hecho de que los datos no sean precisos es la razón principal.

Re: [Ajuste 4PL] Diferentes puntos de inflexión usando diferentes unidades de concentración

Sus datos muestran una función escalonada, no una curva sigmoidea. Tiene las asíntotas inferior y superior, pero no hay información (datos) sobre la transición entre ellas. Estos datos podrían haber sido seleccionados como una encuesta para localizar la transición, pero son incapaces de modelar la transición. Sugiero un segundo estudio que se acerque a un rango más estrecho que aún incluye ambas asíntotas pero que también muestra la transición para varias concentraciones.

Re: [Ajuste 4PL] Diferentes puntos de inflexión usando diferentes unidades de concentración

Gracias por su respuesta !

 

Según tengo entendido, el ajuste de Rodbard está especialmente diseñado para el ajuste de datos no transformados logarítmicamente. Por eso solemos elegir este modelo.

Si por algún motivo tuviéramos que utilizar datos transformados logarítmicamente, normalmente optaremos por el modelo 4P-Hill.

 

En realidad, si cambia la visualización de la escala (usando una visualización logarítmica del eje sin transformación logarítmica para el ajuste), tenemos un buen ajuste, como puede ver a continuación:

(Pero mi forma de pensar puede estar equivocada, no soy matemático .)

 

 

Sin embargo, su segundo punto tiene sentido para mí, es cierto que para esta muestra hay una gran brecha entre 2 y 0,2 pM, lo que podría ser un problema para la aproximación del punto de inflexión.

Esto también es algo que notamos internamente, por lo general es por eso que podemos tener inconsistencia entre las aproximaciones pM y nM, pero también entre diferentes software (usando el mismo modelo a primera vista).

 

Gracias.

 

 

 

Re: [Ajuste 4PL] Diferentes puntos de inflexión usando diferentes unidades de concentración

Estás confundiendo matemáticas y computación. Sí, el cambio de unidades significa que los niveles de Concentración son diferentes en un factor de 1000. Pero los parámetros se estiman a partir de los datos. Estás forzando la precisión numérica de la estimación. Además, el modelo designado es (1) una mala elección en este caso o (2) los datos no lo respaldan bien.

 

Utilicé JMP: Archivo > Abrir Internet > Página web para crear una tabla de datos JMP a partir de su ejemplo.

 

 

Aquí está el ajuste usando Analizar > Modelado especializado > Ajustar curva y el modelo de Rodbard con concentración en nM.

 

 

Aquí está el mismo análisis pero usando Concentración como pM:

 

 

Puedes ver el problema de inmediato. La forma sigmoidea no es visible con ninguna de las unidades. Esta situación conduce a estimaciones inestables. Probé una transformación log10, pero no ayuda. Tiene un cambio abrupto en la respuesta entre 2 y 0,2 nM, por lo que no se observa la forma sigmoidea. Probablemente tendría que ampliar la concentración entre 2 y 0,2 nM para definir mejor la transición para poder utilizar este modelo.