1. 创建数据表

在“欢迎”或“新建数据表”对话框中，选择创建 XY 数据表，选择使用教程数据，并从药理学教程列表中选择示例数据“剂量-反应 - 约束前存在歧义”。请注意，此选项位于示例数据集的下拉菜单中。

2. 检查数据表  

X 值为摩尔浓度的对数。Y 值为响应值，以均值和标准差（SD）的形式输入。在 Prism 中，您可以输入重复测量值，也可以输入在其他地方计算出的误差值（此处为 SD）。

3. 查看图表

由于这是您首次查看该图表，Prism 将弹出“更改图表类型”对话框。请选择第一个选项，以绘制均值和误差线，并选择您喜欢的误差线样式。

4. 选择非线性回归

单击 ，然后从 XY 分析列表中进行选择。

更快捷的方法是点击非线性回归的快捷按钮。

5. 选择模型

在非线性回归对话框的“拟合”选项卡中，打开“激动剂剂量反应方程”面板，并选择：log(激动剂) 与反应值  -  变量斜率。

了解有关拟合剂量反应曲线的更多信息。

6. 选择检测“模糊拟合”的模型拟合

在非线性回归对话框的“置信度”选项卡中，请确保已选中“识别‘模糊拟合’”选项（此选项已不再是默认选项，我们现在建议您改用“识别‘不稳定’参数”选项）。

在本示例中，请将所有其他设置保留为默认值。  

单击“确定”以查看叠加在图表上的曲线。

7. 检查图表

曲线很好地通过了该点，看起来很不错。

8. 查看结果

转到结果页面，查看结果。

请注意结果顶部的“模糊拟合”一词。这意味着 Prism 无法为这些数据找到唯一的拟合结果。许多参数值组合都能得到同样贴合的曲线。了解更多关于模糊拟合的信息。

Prism 不会为 logEC50 或曲线的底部提供置信区间，而是简单地指出这些区间“非常宽”。这表明无法精确拟合这些参数。

尽管数据的 Y 值范围约为 100 至 600，但曲线底点的控制数据为 -1067。此外，logEC50 的拟合值超出了数据范围。

尽管曲线与数据点贴合紧密（R²值为0.9669），但这些最佳拟合参数值毫无实际意义。

9. 约束曲线的底部

问题很简单。您要求 Prism 求解四个参数的最佳拟合值，这些参数分别代表曲线的底部和顶部平台、中点以及斜率。但数据根本无法确定曲线的底部。事实上，Prism 计算出的底部参数的最佳拟合值与数据相差甚远。

这些数据在计算时已扣除基础非特异性反应。这意味着您知道在极低浓度的激动剂（即极低的 X 值）下，反应（Y）必须为零。Prism 需要知道这一点才能合理地拟合数据。

您无需重新进行拟合。只需点击结果表左上角的按钮，即可返回非线性回归对话框。

转到“约束”选项卡，勾选“约束”参数“底部”为常量值，并将该值设置为 0.0。

10. 检查修订后的结果

现在结果合乎逻辑了。logEC50 值位于 X 值的范围中间。置信区间相当紧凑。当然，结果也不再“模棱两可”了。