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。如果数据未形成完整的 S 形曲线，但可以通过可靠的控制数据定义底部和顶部，则拟合标准化模型更为可取。

许多抑制性剂量反应曲线的标准斜率为-1.0。该模型不预设标准斜率，而是根据数据拟合Hill斜率，因此被称为“可变斜率模型”。当数据点充足时，建议采用此模型。  

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。

若您希望输入浓度值而非浓度的对数，请使用 Prism 将 X 值转换为对数。

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

模型

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

 

参数解读

IC50 是使响应值位于“底值”与“顶值”之间中点的激动剂浓度。这与 Y=50 处的响应值并不相同。根据 Y 的单位以及“底值”和“顶值”的具体数值，IC50 对应的响应值可能与“50”相去甚远。Prism 会同时报告 IC50 及其对数。

Hill斜率 描述了曲线族陡峭的程度。-1.0 是标准值，建议将 Hill斜率约束为常数 -1.0。比 -1 更负的 Hill斜率值（例如 -2）表示曲线更陡峭。