当 X 值是剂量或浓度的对数时，使用此方程。当 X 值是浓度或剂量时，请使用相关方程。

引言

许多 log(抑制剂) 与响应值的关系曲线都呈现出熟悉的对称 S 形。

若您拥有可靠的控制数据，将响应值归一化至 0% 至 100% 范围内是合理的。该模型假设数据已进行归一化处理，因此强制曲线从 100% 向下延伸至 0%。其目的是确定抑制剂的 IC50 值 - 即引发 50% 响应浓度的阈值。

只有在您确信已非常精确地定义了 0% 和 100% 时，拟合标准化模型才有意义。如果您的数据定义了一条完整的 S 形曲线，最好拟合整条曲线，并让 Prism 拟合顶部和底部的平台期。如果您的数据未形成完整的 S 形曲线，但您可以通过可靠的控制数据定义底部和顶部，那么拟合标准化模型更为可取。

该模型假设剂量反应曲线具有标准斜率，即Hill斜率（或斜率因子）为 -1.0。当配体遵循质量作用定律与受体结合时，预期会出现该斜率；当受体刺激产生的第二信使遵循质量作用定律与其受体结合时，剂量反应曲线也预期呈现该斜率。 如果数据点较少，建议使用标准斜率模型。如果数据点较多，请选择可变斜率模型，以便从数据中确定Hill斜率。

分步操作

创建一个 XY 数据表。将抑制剂浓度的对数输入到 X 列。将响应值以任意方便的单位输入到 Y 列。将一组数据集输入到 A 列，如有需要，可使用 B、C...列分别表示不同的处理条件。

如果您更倾向于输入浓度值而非浓度的对数，请使用 Prism 将 X 值转换为对数。

从数据表中，点击“分析”，选择“非线性回归”，选择方程面板“剂量反应曲线 - 抑制”，然后选择方程“log(抑制剂) 与标准化响应”。

模型

Y=100/(1+10^(X-LogIC50))

 

参数解读

IC50 是能产生介于“底值”和“顶值”之间一半响应的激动剂浓度。这与 Y=50 时的响应并不相同。根据 Y 的单位以及“底值”和“顶值”的具体数值，IC50 对应的响应可能与“50”相去甚远。Prism 会同时报告 IC50 及其对数。