1.创建数据表

在 "欢迎"或 "新建表"对话框中，选择创建 XY 数据表，选择使用教程数据，并从 Pharamcology 教程列表中选择样本数据 "剂量-反应-模糊直到受限"。请注意，该选择在样本数据集的下拉菜单中。

2.检查数据表

X 值是摩尔浓度的对数。Y 值是响应值，以平均值和 SD 的形式输入。使用 Prism 时，可以输入重复值，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

由于这是第一次查看图表，Prism 会弹出 "更改图表类型"对话框。选择第一个选项，绘制平均值和误差条，并选择您喜欢的误差条类型。

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"选项卡上，打开 "激动剂剂量反应方程"面板并选择：log(激动剂) vs. response -- 变异性斜率。

了解剂量反应曲线拟合的更多信息。

6.选择检测 "模糊"模型拟合

在 "非线性回归"对话框的 "置信度"选项卡上，确保选择了 "识别'模糊'拟合"选项（这已不再是默认选项，我们现在建议您使用 "识别'不稳定'参数"选项）。

在本示例中，其他设置均保持默认值。

单击 "OK（确定）"查看叠加在图形上的曲线。

7.检查图形

曲线很好地穿过了点，看起来不错。

8.查看结果

进入结果页面，查看结果。

注意结果顶部的 "模糊"一词。这意味着 Prism 无法为这些数据找到唯一的拟合结果。很多参数值集都能拟合出一样好的曲线。了解有关模糊拟合的更多信息。

Prism 没有报告 logEC50 或曲线底部的置信区间，而只是说置信区间 "非常宽"。这说明不可能精确拟合这些参数。

虽然数据的 Y 值从约 100 到约 600 不等，但曲线底部的拟合优度值为-1067。此外，logEC50 的拟合优度值也在数据范围之外。

即使曲线接近各点（R2为 0.9669），拟合优度参数值也毫无用处。

9.限制曲线底部

问题很简单。您要求 Prism 为代表曲线底部和顶部高原以及中点和陡度的四个参数寻找拟合优度值。但数据根本没有定义曲线的底部。事实上，Prism 的底部拟合优度值与数据相差非常非常远。

这些数据在计算时减去了基础非特异性反应。这就意味着，在激动剂浓度很低（X 值很低）的情况下，反应（Y）必须为零。Prism 需要知道这一点才能合理地拟合数据。

您不必重新进行拟合。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，选中 "约束参数 Bottom"，将其设置为 0.0。

10.检查修改后的结果

现在结果变得合理了。logEC50 位于 X 值范围的中间。置信区间相当紧凑。当然，结果也不再 "模棱两可"了。