GraphPadPrism实例教程：剂量反应案例研究，四参数Logistic模型

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摘要：本篇案例分析，将利⽤ GraphPad Prism 8 中常见的「四参数 Logistic 回归模型」，分析来⾃某项剂量反应试验的数据。该试验⽬标是预估在有⽆增强剂（booster）的条件下，跳蚤的 EC50 值。其试验结果是 500 只跳蚤中被杀死的跳蚤数量。

课题：

剂量反应案例研究：四参数Logistic 模型（4PL）

rtf格式研究⽬标：

确定并对⽐有⽆增强剂条件下的EC50值

关键词：

Graphpad Prism 统计分析数据分析医学作图绘图软件任丘三中

在试验开始之前，我们先来看看什么是四参数 Logistic 模型（4PL）。

四参数 Logistic ⽅程有如下两种形式：

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1）⼀种是浓度 X 已经⽤以 10 为底的对数做了变换；

Model

Y=Bottom+(Top-Bottom)/(1+10^((LogEC50-X)*HillSlope))

2）⼀种是 X 没有变换过。对于任何⼀种⽅式，Prism 中的参数估计值、标准误和置信区间都是相同的；

Model

Y=Bottom + (X^Hillslope)*(Top-Bottom)/(X^HillSlope + EC50^HillSlope)

该模型中的四个参数包括：Top, Bottom, Hill Slope, EC50。

青山绿水共为邻Top 是指最⼤响应。在这项试验中，研究者认为⾼浓度时约为 400。这相当于杀死的 80% 的跳蚤。

Bottom 是指基线响应。在浓度为零的情况下，研究者预测被杀死的跳蚤约为 0。

Hill Slope 是指曲线的坡度。⼤于 1 的值表⽰呈陡坡，⼩于1的值表⽰呈缓坡。某些时候，它被设置为 1。

EC50 是指 Top 和 Bottom 之间引起反应的剂量。如果增强剂有效，「有增强剂」的 EC50 浓度应低于「⽆增强剂」的 EC50 浓度。

本文发布于:2024-09-22 06:57:04，感谢您对本站的认可！

标签：参数剂量试验反应案例杀死

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