要在 Prism 中选择剂量-反应模型，需要回答四个问题：
X 值是浓度（或剂量）还是浓度或剂量的对数？
Prism 提供了两组剂量反应曲线方程。一组假设 X 是剂量或浓度的对数。另一组假设 X 为剂量或浓度。请务必选择与数据相匹配的方程。
刺激还是抑制？
Prism 提供一组剂量反应方程用于刺激，另一组用于抑制。抑制方程的设置为下坡运行。唯一的区别是抑制方程适合 IC50（"I"表示抑制），而刺激方程适合 EC50（"E"表示有效）。
如果曲线呈上升趋势，则从刺激方程组中选择。如果曲线向下，则从抑制方程组中选择。
标准斜率还是变异性斜率？
Prism 提供使用标准斜率的方程，其Hill 斜坡率为1.00（用于刺激）或-1.00（用于抑制），也提供变异性斜率的方程（由 Prism 拟合）。名称中没有 "变异性斜率 "的方程假定使用标准斜率。在测量配体与受体的结合时，如果不存在异质性或合作性，标准斜率是可以预期的。但事实证明，许多其他对数（剂量）与反应曲线具有相同的标准斜率。
如果您的数据中有几个以上的浓度会导致例如 10% 到 90% 之间的反应，那么您可以要求 Prism 拟合斜率。如果您的数据中只有一两个浓度在 10% 到 90% 之间有响应，那么您的数据实际上并没有提供定义斜率的信息，您可能需要选择一个具有固定斜率的模型。
选择并不简单，在很多情况下，哪种方法更好并不明确。
是否已归一化？
如果您的数据已经归一化，因此曲线从 Y= 0 到 Y=100，您可能希望选择归一化模型。这些模型不拟合底部和顶部高原，而是强制底部高原等于 0，顶部高原等于 100。只有当您已经非常精确地确定了 0 和 100 的定义值时，才能选择 "归一化响应"方程。对数据进行归一化处理并不意味着必须以这种方式限制曲线。
在很多情况下，使用归一化模型是否合理并不明确。这并不总是一个简单的决定。
特殊剂量-反应模型
Prism 有两套用于特殊剂量-反应情况的特殊模型。一套用于接受以浓度值输入的 X，另一套用于接受以对数（浓度）值输入的 X：
剂量反应--特殊（X 为浓度值）
剂量-反应-特殊（X 为对数[浓度）
