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，并在药理学教程集合中选择示例数据“剂量-反应：通过全局拟合实现 EC50 偏移”。

2. 检查数据

示例数据可能被一个浮动注释部分遮挡，该注释解释了如何对数据进行拟合（供未阅读本帮助页面的用户参考）。您可以将浮动注释移开，或将其最小化。

X 值是激动剂浓度的对数。请注意，“1e-9”与 0.000000001 完全相同。若要以对数形式输入，请输入“-9”。

Y 值为两种条件下的响应值，每种条件均进行重复测定。

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（绘制均值和误差条），并选择“标准差（SD）误差条”。

4. 选择非线性回归

单击 ，然后从 XY 分析列表中选择“非线性回归”。

或者，单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，转到“剂量-反应-刺激”模型，然后选择：log(激动剂) 与反应值——变量斜率。

目前，请将所有其他设置保留为默认值。

单击“确定”即可在图表上叠加显示这些曲线。

6. 检查结果

在“控制”组的结果中可以看出，虽然确定了一些最佳拟合估计值，但无法计算出95%置信区间。 “处理组”的结果情况稍好一些，因为对于每个最佳拟合估计值，均可计算出上置信限或下置信限（但没有任何一个最佳拟合估计值能计算出完整的95%置信区间）。因此，解读这些结果时应格外谨慎。

Prism 无法为这些最佳拟合参数计算完整的 95% 置信区间，原因是数据未能很好地定义曲线（例如，控制数据未能定义曲线的底部平台）。 EC50是指能产生位于曲线底部平台与顶部平台中间位置的响应的浓度。如果无法准确定义底部平台，则也无法确定EC50。

7. 返回对话框，并分享三个参数

如果您愿意假设在对照组和处理组条件下，顶部和底部的平台期以及斜率是相同的，那么您可以从这组数据集中获得更好的结果。换句话说，您假设处理会改变EC50值，但不会改变基础反应、最大反应或Hill斜率。

点击结果表左上角的按钮，返回非线性回归对话框。

转到“约束”选项卡，选择共享“Bottom”、“Top”和“HillSlope”的值。当您共享这些参数时，Prism 会对数据集进行全局拟合，以确定“Bottom”、“Top”和“HillSlope”的单一最佳拟合值（适用于两个数据集），并为 logEC50 确定各自的最佳拟合值。

8. 查看修订后的图表和结果

 

采用这种参数共享方法，置信区间会更窄。

9. 对两个 logEC50 值进行统计比较

返回非线性回归的参数对话框，转到“比较”选项卡。选择该选项以检验所选的未共享参数在不同数据集之间是否存在差异。确保已选中“额外平方和F检验”，然后勾选“LogEC50”旁边的复选框。

Prism 现在将通过两种方式对数据进行拟合：

1.为每个数据集分别设置 LogEC50 参数进行模型拟合。这与上一步的拟合方式相同，并将继续共享分析对话框“约束”选项卡中定义的“顶部”、“底部”和“斜率”参数。

2.共享所有参数（包括 LogEC50）。与第一种方法一样，其中三个模型参数原本已共享。由于在此第二种拟合中所有四个参数均被共享，Prism 将通过所有数据拟合一条曲线，而忽略数据所属的处理组。 它通过额外平方和F检验，比较平方和（实际上是平方和的平方和，因为每种情况下都有两组数据集被拟合）。结果显示在结果表的顶部。

由于P值极小，因此我们拒绝“总体中两个LogEC50值相等”的零假设，并据此得出结论：这两个LogEC50值不同。

请注意，由于所有参数均为共享参数，您本可以在分析参数对话框的“比较”选项卡中选择“一条曲线能否充分拟合所有数据集？”这一选项。 在这种情况下，这两种比较方法是等价的（同样是因为所有参数都是共享的），比较结果也会相同（尽管结果表中的表述会略有不同）：

10. 直接拟合两个IC50值的比值

根据第8步的结果，您可以计算出您想要知道的——两个EC50值的比值。

但 Prism 可以直接计算出该值。

返回分析参数对话框，在“拟合”选项卡中，将方程从“剂量反应方程 - 特殊”方程组更改为“EC50 偏移”。接受所有默认设置并单击“确定”。 由于模型等效，图形将保持不变。但现在，Prism 不再仅拟合两个 logEC50 值，而是同时拟合其中一个值及其比率。

该方程的设计正是为了满足本示例的需求。请阅读有关该方程设置方法的说明，以便您在必要时能够构建自己的方程。