您好-感謝您分享此信息。 你能給我指點一個資源，它逐步解釋瞭如何評估劑量反應曲線中的 EC50、相對效力和平行性。 謝謝-Raza
這非常有幫助。是否有可用指南解釋如何使用示例數據集執行此類分析？謝謝。
嗨 SER284，
我有一些材料可以發送。 你能給我發一封電子郵件嗎，我會和你分享。
你好！ 這真的很有幫助！ 但是，我仍然很困惑如何使用JMP 來計算LD50(EC50)。 你能給我一些指導材料嗎？ 謝謝你！
你好@Valerie_Nedbal ,
我也有興趣獲得有關如何在 JMP 中執行 EC50 的更多信息。 是否有推薦的鏈接或其他資源？
謝謝
你好@瓦萊麗_內德巴爾我還可以獲得有關如何在 JMP 中執行 EC50 的信息嗎
你好@瓦萊麗_內德巴爾,
感謝您對 JMP 中生物測定和效力測試基礎知識的精彩概述。
您是否了解有關如何計算相對效力的更多信息？ 通常這是由 EC50 定義的參考/EC50樣本*100。
我在 JMP 中重新進行了之前在其他幾個程序中所做的分析，其相對效力接近 100%。 然而 JMP 似乎沒有正確計算。 我得到的是 noting 或 3.2 或類似的答案。 我使用了 4PL Rodbard 方程，它似乎與其他軟件的 4PL 方程相當。
您能否分享有關計算內容以及如何在可能的情況下更改某些設置的背景信息？
藥物的效力經常用於工業，甚至 GMP 監管的環境中。 需要理解計算的每一位。 我仍然很難在 JMP 中找到這些信息。
非常感謝和最好的
你好@瓦萊麗_內德巴爾,
感謝您這篇內容非常豐富的帖子。 我對使用 JMP 還比較陌生。 您能否分享執行此類分析的更詳細的工作流程？
謝謝你！
你好@瓦萊麗_內德巴爾
JMP 16版本有這個功能嗎？ 我無法從分析中找到並行性測試。分享執行此類分析的更詳細的工作流程將非常有幫助。
謝謝你！
你好@瓦萊麗_內德巴爾,
感謝您提供這個非常有用的參考。一個與逆預測相關的問題（我在JMP 17）：
對於給定的生物測定，兩種化合物可能具有不同的上漸近線。最終，我想在我們的分析中比較多種化合物（組）的 AC50。有沒有一種方法可以動態地將每組的預測上漸近線引用到逆預測中（例如 我想預測 X=0.5*上漸近線）。
謝謝！
生物測定是一種透過物質對活細胞或組織的影響來確定其濃度或效力的分析方法。生物測定用於透過觀察藥物對活體動物（體內）或組織（體外）的影響來評估藥物的效力。
生物測定和測試的分析通常在製藥和生物技術行業中進行。它是監管提交、標準作業程序制定和良好生產規範維護的重要組成部分。
生物測定測試中使用不同的方法。在本部落格中，我描述了使用常用 JMP 的生物測定範例。
並行性測試
平行性測試提供了一種分析，用於測試組之間的擬合模型是否具有相同的形狀但沿 X 軸移動。根據美國藥典公約 (USP) 標準，在驗證效力生物測定之前，需要實現一對劑量之間的平行性 - 反應函數。並行性測試可在 Sigmoid 曲線的擬合曲線平台中找到。在此範例中，使用了 JMP 資料樣本庫中生物測定資料集的修改版本。邏輯 4 參數模型適合三種不同的配方。對這三條曲線進行了並行性分析和測試（圖 1）。請注意，所有劑量的水平偏移都是相同的。僅水平位移不同的兩條曲線稱為平行。如果測試項目不具有與標準相同的生物活性成分，則相對效力會在劑量範圍內變化。在此範例中，所有曲線具有相同的形狀，但水平移動，高 P 值驗證了我們的發現，得出三個配方曲線的曲線是平行的結論。
圖 1：平行性測試（請注意，對數（相對效力）水平移動∆所有劑量都相同）
相對效力
如何根據 EC50 估算相對效力？ EC50 是個體經歷 50% 最大效應所需的劑量（圖 2）。相對效力估計值通常計算為一個簡單的比率：充分錶徵的標準品的 EC50 除以樣品的 EC50。只有當樣品和標準品的劑量反應曲線平行並表現出相同的最大可實現反應（功效）時，此類估計才有效。
圖 2：3 種配方的 EC50 表示和計算
JMP 中的相對效力位於平行性測試下方。在圖 2 中，比較了三種不同的配方：測試 A、測試 B 和新測試。
當比較新測試與測試 A 時，新測試的相對效力小於 1。這表明它們的效力不同，並且新測試的效力不如測試 A，正如我們在圖表中看到的那樣。測試 B 的相對效力大於測試 A。這表示藥物製劑 B 作為濃度函數的毒性增加速度快於測試 A。如果相對效力接近 1，則表示它們的效力相似。
等價測試
圖 3：Logistic 4P 模型擬合四種公式（四個參數：成長率、拐點、下漸近線和上漸近線）
在「擬合曲線」平台中，「等價測試」選項提供了用於測試跨分組變數層級的模型等價性的分析。本範例使用生物測定數據（圖 3）。對四種不同的配方進行比較並測試它們是否等效。 Logistic 4P 顯示四個參數（生長率、拐點、下漸近線和上漸近線）的擬合。測試這四個參數是否相等。請注意，藍色的測試 B 與所有其他三種配方不同
選擇「等價測試」選項後，指定要針對每個其他層級進行測試的分組變數的等級（標準公式用作分組變數或參考）。將顯示每個等級與所選等級的報表。圖 4 顯示了兩個比較的範例（測試 A 與標準以及測試 B 與標準）。
圖 4：測試 A 與標準以及測試 B 與標準的等值測試。
透過分析參數的比值來檢定參數的相等性。預設決策線放置在比率值 0.8 和 1.25 處，表示 25% 的差異。
如果所有信賴區間都在決策線內，則兩組實際上是相等的。如果單一區間落在線上之外，那麼我們就不能斷定這些組是相等的。在我們的範例中，測試 B 並不等同於標準，因為藥物配方 B 的拐點低於標準，這與圖 3 一致。
逆預測和 EC50
您可能有興趣知道藥物在什麼劑量或濃度下達到特定的毒性值。這是為了預測特定 Y 值的 X 值或逆預測的作用。
這是計算 EC50/IC50 等的重要步驟。 EC50 是達到最大濃度一半所需的藥物濃度。在結合實驗中，IC50 是一半標靶存在於結合階段時的配體或抑制劑的濃度。它通常用於衡量藥物的效力（見上文），儘管 EC50 的使用優於“效力”，後者因其模糊性而受到批評（ 參考文獻）。
根據擬合曲線，在模型的紅色三角形中使用選項自訂逆預測，指定 Y（如毒性的反應）來預測 X（如對數濃度或劑量）。顯示圖表和具有 95% 置信區間的 X 預測值（圖 5）。
圖5：逆預測估計
Michaelis-Menten 動力學的 Vmax 和 Km 估計
在生物化學中，米氏動力學是最著名的酵素動力學模型之一。它以德國生物化學家 Leonor Michaelis 和加拿大醫生 Maud Menten 的名字命名。模型採用描述酵素反應速率 ( v ) 的方程式形式，其公式和曲線如圖 6 所示。
圖 6：Michaelis Menten 方程式與模型擬合。
參數a代表最大反應速率（在文獻中通常稱為 V max ）， b參數（在文獻中通常稱為米氏常數或 K m ）是 x 的值，使得響應為 V max的一半。它是底物對酵素的親和力的倒數測量。 K m是酵素對受質親和力的量度。結合緊密的基材具有較小的 K m值；結合較弱的底物具有較大的 Km 值。
使用「擬合曲線」平台並選擇 Michaelis-Menten 模型，可以輕鬆從方程式中提取 V max和 K m 。請參閱圖 7 中的範例。
圖 7：Michaelis-Menten 曲線擬合中的參數 a (Vmax) 和參數 b (Km) 估計值。
你好@Valerie_Nedbal ，
我可以獲得有關如何使用生物測定插件計算 EC50 的逐步說明嗎？謝謝
請記住，所有非線性模型都是迭代求解的。其他軟體套件可能會求解精度較低/收斂極限較低的模型參數。
對於相對效力，X 軸值應以 10 為底進行對數轉換。其他一些軟體包會自動執行此操作，而不會告訴您。
請參閱有關相對效力的段落：
相對效力
給出分組變數每個等級的效力和相對效力。效力為 10^(EC 50 )，其中 EC 50是獲得基線和最大值之間響應一半的濃度。對於 Logistic 2P、3P 和 4P，效力為 10^（拐點參數）。相對效力是分組變數的一個等級的效力除以另一個等級的效力。例如，在圖 14.10中，測試 A與標準的相對效力為 效力測試 A /效力標準。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/test-parallelism.shtml%23
這裡列出了 JMP 的模型及其參數：https: //www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/statistical-details-for-fit-curve-models. shtml%23ww631631
JMP 中非線性平台導數的統計詳細資訊（也用於擬合曲線）。： https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/statistical-details - on-derivatives.shtml%23ww289354
你好，
這可以用於平行線分析和 4PL S 形曲線嗎？您是否有關於從線性響應曲線獲得相對效力的最佳方法的資源？謝謝！
-本
