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[Ajustement 4PL] Différents points d'inflexion utilisant différentes unités de concentration

Bonjour la communauté,

 

Nous sommes confrontés à un problème dans notre calcul du point d'inflexion pour un raccord Rodbard 4P non linéaire.

 

Le modèle est basique :

X : concentration [nM]

Y : % de meurtres spécifiques

Par : échantillons

 

Je l'exécute habituellement sur JMP, mais d'autres membres de l'équipe de notre département utilisent les services de notre bio-informaticien et elle a utilisé la concentration en PM.

À première vue, pas de problème, seul un facteur 1000 devrait faire la différence. Cependant, nous avons constaté que pour certains ajustements, elle ne rencontrait aucun problème, mais j'ai observé des résultats différents sur JMP.

 

Voici un exemple:

Concentration [nM]	Concentration [pM]	Tueries spécifiques [%]
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

 

Et voici les résultats de mon modèle

Utiliser x comme concentration [nM]

Paramètre	Estimation	Erreur standard	Wald ChiSquare	Prob > Chi carré	Inférieur à 95 %	Supérieur 95 %
Taux de croissance	-5.39	282.61	0,00	0,98	-559.29	548,50
Point d'inflexion	0,001096	0,03	0,00	0,97	-0,07	0,07
Asymptote inférieure	4,77	2,98	2,57	0,11	-1.07	10.61
Asymptote supérieure	103,55	2,98	1209.02	<.0001	97.71	109.39

 

Utiliser x comme concentration [pM]

Paramètre	Estimation	Erreur standard	Wald ChiSquare	Prob > Chi carré	Inférieur à 95 %	Supérieur 95 %
Taux de croissance	-6,76	6445.81	0,00	1h00	-12640.32	12626.80
Point d'inflexion	1,2354	567,78	0,00	1h00	-1111.60	1114.07
Asymptote inférieure	4,77	2,98	2,57	0,11	-1.06	10.61
Asymptote supérieure	103.54	2,98	1209.97	<.0001	97.71	109.38

 

Comme vous pouvez le voir, il n'y a pas seulement des différences de 1 000 fois dans le point d'inflexion (et d'autres différences, par exemple le taux de croissance).

 

Savez-vous pourquoi nous avons une telle différence ? Pour presque tous nos échantillons, il n'y a aucune différence, il n'y en a que quelques-uns,

Nous voyons également une valeur différente si nous exécutons un 4PL à pente variable sur Prism avec R en utilisant notre script bio-info (quand est-il généralement similaire).

 

Pouvez-vous nous aider ?

 

Merci d'avance pour votre aide

Partager et communiquer les résultatsRe: [Ajustement 4PL] Différents points d'inflexion utilisant différentes unités de concentration

Non, il ne s’agit pas de données imprécises. Ce fait est géré par l’effet aléatoire appelé erreur impliqué dans le modèle non linéaire. Cela est dû au mauvais choix du modèle, au manque de données pour prendre en charge le modèle sélectionné et à la précision limitée des méthodes numériques mises en œuvre par le logiciel et le matériel que vous utilisez.

Re: [Ajustement 4PL] Différents points d'inflexion utilisant différentes unités de concentration

Merci pour votre perspicacité !

 

Je comprends qu'à partir de ces données, la dilution devrait être modifiée pour trouver une valeur au milieu de la courbe afin d'avoir un meilleur ajustement et une meilleure approximation d'un point d'inflexion.

 

C'était juste étrange pour moi que JMP ajuste ce modèle différemment en utilisant 2 unités différentes alors que d'autres logiciels donnent une réponse similaire avec les deux unités (mais différentes de JMP). Je suppose que le fait que les données ne soient pas précises en est la principale raison.

Re: [Ajustement 4PL] Différents points d'inflexion utilisant différentes unités de concentration

Vos données montrent une fonction échelonnée, pas une courbe sigmoïde. Vous avez les asymptotes inférieure et supérieure, mais aucune information (données) sur la transition entre elles. Ces données auraient pu être sélectionnées à titre d'enquête pour localiser la transition, mais elles sont incapables de modéliser la transition. Je suggère une deuxième étude qui zoome sur une plage plus étroite qui inclut toujours les deux asymptotes mais présente également la transition pour plusieurs concentrations.

Re: [Ajustement 4PL] Différents points d'inflexion utilisant différentes unités de concentration

Merci pour votre réponse !

 

D'après ma compréhension, l'ajustement Rodbard est spécialement conçu pour l'ajustement de données non transformées en log. C'est pourquoi nous choisissons habituellement ce modèle.

Si, pour une raison quelconque, nous devions utiliser des données transformées en log, nous optons généralement pour le modèle 4P-Hill.

 

En fait, si vous changez la visualisation de l'échelle, (en utilisant une visualisation logarithmique de l'axe sans transformation logarithmique pour l'ajustement), nous avons effectivement un bon ajustement, comme vous pouvez le voir ci-dessous :

(Mais ma réflexion peut être fausse, je ne suis pas mathématicien .)

 

 

Cependant, votre deuxième point me semble logique, il est vrai que pour cet échantillon, il y a un gros écart entre 2 et 0,2pM, ce qui pourrait poser problème pour l'approximation du point d'inflexion.

C'est aussi quelque chose que l'on remarque en interne, c'est généralement pour cela qu'on peut avoir des incohérences entre les approximations pM et nM mais aussi entre différents logiciels (utilisant le même modèle à première vue).

 

Merci.

 

 

 

Re: [Ajustement 4PL] Différents points d'inflexion utilisant différentes unités de concentration

Vous confondez mathématiques et informatique. Oui, le changement d'unités signifie que les niveaux de concentration sont différents d'un facteur 1000. Mais les paramètres sont estimés à partir des données. Vous poussez la précision numérique de l’estimation. De plus, le modèle désigné est (1) un mauvais choix dans ce cas ou (2) n'est pas bien étayé par les données.

 

J'ai utilisé JMP : Fichier > Internet Ouvert > Page Web pour créer une table de données JMP à partir de votre exemple.

 

 

Voici l'ajustement en utilisant Analyse > Modélisation spécialisée > Ajuster la courbe et le modèle Rodbard avec concentration en nM.

 

 

Voici la même analyse mais en utilisant la concentration comme pM :

 

 

Vous pouvez voir le problème tout de suite. La forme sigmoïde n'est visible avec aucune des deux unités. Cette situation conduit à des estimations instables. J'ai essayé une transformation log10, mais cela n'aide pas. Vous avez un changement brusque de la réponse entre 2 et 0,2 nM, et donc la forme sigmoïde n'est pas observée. Il faudrait probablement augmenter la concentration entre 2 et 0,2 nM pour mieux définir la transition afin d'utiliser ce modèle.