今天,我要和大家分享一个强大的工具——四参数拟合模型(4-PL),它能帮助我们精确地揭示这种关系。🔬 四参数拟合(Four-Parameter Logistic, 4PL)是一种广泛应用于生物学、药理学以及实验数据分析的非线性回归模型。它特别适用于处理具有“S型”趋势的曲线,例如ELISA实验中的标准曲线拟合。 什么是四参数拟合? 四参...
四参数逻辑斯蒂回归模型 (Four-Parameter Logistic Regression, 4PL) 是最常用的四参数拟合曲线模型,其数学表达式为: y = A + (D - A) / (1 + exp(B(x-C))) 其中: y: 因变量,例如反应强度、吸光度等。 x: 自变量,例如药物浓度、时间等。 A: 底部渐近线 (Bottom asymptote),表示当x趋于负无穷时y...
在对数-对数空间中拟合直线效果更好,但这种技术只能有效地模拟对称数据,并且logit变换恶化了标准数据中干扰的特征。四参数logistic (4PL)1函数在实践中应用广泛,与线性对数-对数模型(4PL曲线在对数-对数空间中转化为直线)密切相关。然而,与对数-对数模型一样,4PL不能有效地对非对称数据进行建模。质量作用模型,是...
4. 输入初始值:设定参数a、b、c、d的初始值。例如,可以将a设为2,b、c、d设为0.01。 5. 拟合曲线:在Origin中,选择刚刚设定的函数进行拟合。几秒钟后,拟合完成。 6. 参数分析:拟合完成后,可以分析拟合曲线的参数,如a代表曲线的上限(最大值),d代表曲线的下限(最小值),b代表曲线的斜率,c代表半效浓度。
4参数Logistic曲线拟合(也称为4PL拟合)是一种非线性回归方法,通常用于描述生物、化学和其他科学领域的实验数据。4PL模型在描述生长曲线、剂量响应曲线等方面特别有用。 4PL模型的方程如下: (y = \frac{a - d}{1 + (\frac{x}{c})^b} + d) 其中, (y)是响应变量(例如,生物量、浓度等)。 (x)是...
四参数拟合是指通过四个参数的方程来描述因变量(y)随自变量(x)变化的规律。最常用的模型是四参数逻辑斯蒂(Logistic)模型,其数学表达式为: \[y=D+\frac{A-D}{1+\left(\frac{x}{C}\right)^B}\] 其中: • A:曲线的最大值; • B:曲线的陡峭程度(坡度); • C:曲线的半最大效应浓度(EC50); ...
GraphPad Prism 案例分享:剂量反应案例研究| 四参数 Logistic 模型(下) 接上文: 再次减少需要估算的参数数量。研究者认为这两种模型应该具有相同的曲线坡度(Hill Slope)。通过共享坡度(Hill Slope)参数,参数数量将从6个减少到5个。操作如下, Analyze > XY analyses > Nonlinear regression (curve fit) > Dose-resp...
四参数逻辑回归。 MatLab cftool函数的一个大漏洞是缺少Logistic函数。 特别是,四参数逻辑回归或 4PL 非线性回归模型通常用于生物测定或免疫测定(如 ELISA、RIA、IRMA 或剂量React曲线)中的曲线拟合分析。 它的特点是其经典的“S”或 S 形适合曲线的底部和顶部平台、EC50
A1：推荐使用Origin软件，或者其他含有4-PL（四参数logistic）函数模型的软件去拟合得到标准曲线。4-PL拟合方式能够更精确地反映浓度和吸光度的线性关系，从而更准确地获得样品中待测物质的浓度值。Excel拟合方式一般为直线和多项式，这两种拟合方程均不推荐作为ELISA标曲的拟合方式。Origin软件可复制此链接下载安装包：...
在常用的非线性回归软件中，涉及到迭代演算，它需要参数的初始值来启动，初始值必须离未知的正确值不太...