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Prismカーブフィット（非線形回帰)機能

非線形回帰はデータを分析するにあたり非常に重要なツールとはいえ、必要以上に複雑になってしまうことがあります。Prismはカーブフィッティングの複雑さを解決し、他のプログラムと比較して、カラム散布図(dot plot)、生存曲線、ROCカーブが簡単に作成できるようになっています。カーブフィット機能の例として酵素反応速度論曲線のフィットも併せてご参照下さい。

Curbfitting

関数式

酵素反応速度

Michaelis-Menten
kcat
アロステリック阻害
競合的阻害
非競合的阻害
不競合的阻害
混合型阻害
基質阻害
Morrison Ki

指数

１フェーズ減衰
Plateu & 1フェーズ減衰
２フェーズ減衰
３フェーズ減衰
１フェーズ結合
Plateu & １フェーズ結合
２フェーズ結合
指数的成長

直線

直線
原点を通る直線
水平線
片対数座標系
両対数座標系
領域別線形回帰
累積ガウス分布

多項式（ Y= A + BX + CX2 + DX3 ... ）

1次多項式
2次多項式
3次多項式
4次多項式
5次多項式
6次多項式

ガウス

ガウス分布
２つのガウス分布
対数ガウス分布
累積ガウス分布
ローレンツ分布

サイン曲線

標準サイン曲線
減衰サイン曲線

用量反応ー刺激

log (agonist) vs. 反応
log (agonist) vs. 反応ー可変傾斜
log (agonist) vs. 基本化反応
log (agonist) vs. 基本化反応ー可変傾斜

用量反応ー抑制

log (inhibitor) vs. 反応
log (inhibitor) vs. 反応ー可変傾斜
log (inhibitor) vs. 基本化反応
log (inhibitor) vs. 基本化反応ー可変傾斜

用量反応ー特殊

非対称型
２相型
ベル型
オペレーショナルモデルーレセプタ枯渇
オペレーショナルモデルーPartial agonist
Gaddum / Schild EC50シフト
アロステリック
log (agonist) vs. 反応ーEC指定
EC50シフト

結合ー飽和

１サイトー全結合
１サイトー全結合、リガンド枯渇
１サイトー全結合と非特異的結合
１サイトー特異的結合
１サイトー特異的結合、可変傾斜
２サイトー全結合と非特異的結合
アロステリックモジュレータシフト

結合ー競合

１サイトーKiフィット
１サイトーLogIC50フィット
２サイトーKiフィット
２サイトーLogIC50フィット
１サイトー非相合結合（リガンド枯渇）
１サイトー相合結合
アロステリックモジュレータタイトレーション

結合ー反応速度

解離ー１フェーズ指数的減衰
結合反応速度ー１リガンド濃度
結合反応速度ー２リガンド濃度
結合と解離
競合結合の反応速度

NOTE

GraphPad Prism 5では重回帰は行えません。しかし条件によってはカラム定数を使用することによって、独立変数が2つある場合のモデルフィットに近いことが行えます。
GraphPad Prism 5ではロジスティック回帰は扱えません。
GraphPad Prism 5では比例ハザード回帰は扱えません。

フィッティングのオプション

初期値の自動化および最適なグラフの自動作成
値あるいは平均値Yの繰り返しによるフィット
パラメータの定数を固定、または範囲を制約
1/Y、1/Y2、1/X、1/X2, 1/SD2 での重み付け
データを2つの関数式でフィットした後のF検定による結果比較
データセット間で選択したパラメータを共有、一度に複数のデータセットをフィット
平方和のF検定、Akaike's Information Criterion (AIC)によるモデル(データセット)の比較

出力オプション

SEMと95%CIを持つパラメータ値、df、R2、平方和残差（Sy.x）を含む広範囲の結果表示
フイットの適合度のためのランテストの実行
残差計算(グラフを含む)／Schild
プロット用の線量比の計算／IC50 (Cheng Prusoff法)からのKiの計算
曲線を定義するXY座標のテーブル(表) カスタマイズ可能な最適値の要約テーブル