要在 Prism 中选择剂量-反应模型,您需要回答以下四个问题:
Prism 为剂量反应曲线提供了两组方程。一组假设 X 是剂量或浓度的对数,另一组假设 X 是剂量或浓度本身。请务必选择与数据相符的方程。
Prism 提供了一组用于兴奋作用的剂量反应方程,以及另一组用于抑制作用的方程。抑制方程的曲线呈下降趋势。两者的唯一区别在于:抑制方程用于拟合 IC50(“I”代表抑制),而兴奋方程用于拟合 EC50(“E”代表有效)。
如果曲线呈上升趋势,请从刺激方程集中选择;如果曲线呈下降趋势,请从抑制方程集中选择。
Prism 提供了采用标准斜率的方程(其 Hill斜率为 1.00(用于兴奋)或 -1.00(用于抑制)),以及采用可变斜率的方程(由 Prism 进行拟合)。 名称中未包含“可变斜率”的方程默认采用标准斜率。在测量配体与受体的结合时,若不存在变异性或协同作用,通常预期会出现标准斜率。但事实证明,许多其他对数(剂量)与剂量反应曲线也具有相同的标准斜率。
如果您的数据中有多于几个浓度点对应的响应值在10%至90%之间,则可以要求Prism对斜率进行拟合。 如果您的数据中只有一两个浓度能产生 10% 至 90% 之间的反应,那么您的数据实际上无法提供定义斜率所需的信息,您可能需要选择一个具有固定斜率的模型。
这一选择并不简单,在许多情况下,哪种方法更好并不明确。
如果您的数据已经过归一化处理,使得曲线范围从 Y=0 到 Y=100,您可能希望选择归一化模型。这些模型不会拟合底部和顶部的平台期,而是强制将底部平台期设为 0,顶部平台期设为 100。 仅当您已非常精确地确定了定义 0 和 100 的数值时,才应选择“归一化响应”方程。仅仅因为数据已被归一化,并不意味着必须以这种方式约束曲线。
在许多情况下,是否使用归一化模型并不明确,这并非总是显而易见的决定。
Prism 提供了两组用于特殊剂量-反应情境的特殊模型。一组设计为接受以浓度值形式输入的 X,另一组设计为接受以 log(浓度) 值形式输入的 X: