1.创建数据表

在“欢迎”或“新建表格”对话框中，选择创建XY数据表，选择使用教程数据，并在药理学教程集中选择样本数据“剂量-反应：EC50全局拟合偏移”。

2.检查数据

样本数据可能由浮动注释部分覆盖，其中解释了如何拟合数据（如果您未阅读此帮助页面，请注意查看该注释）。您可以移开浮动注释，或者将其最小化。

X值是指激动剂浓度的对数。  请注意，“1e-9”完全等同于0.000000001。如需以对数形式输入，请输入“-9”。

Y值是指两种条款下的反应，一式两份。

3.查看图表

在您首次查看图表时，Prism将弹出“更改图表类型”对话框。选择第一项，绘制平均值和误差条，并选择SD误差条。

4.选择非线性回归

单击并从XY分析列表中选择非线性回归。

或者，针对非线性回归，单击快捷按钮。

5.选择模型

在“非线性回归”对话框的“拟合”选项卡上，转至“剂量-反应-刺激模型”，然后选择：对数（激动剂） vs. 反应-变量斜率。

此时，将所有其他设置均保留为默认值。

单击“确定”，查看叠加在图表上的曲线。

6.检查结果

在“对照组”结果中，可以看出，虽然确定一些最佳拟合估计值，但无法计算95%置信区间。对于“治疗组”结果，情况稍好，原因在于，可针对各最佳拟合估计值，计算置信上限或置信下限（但未对任何最佳拟合估计值，计算完整的95%置信区间）。因此，务必谨慎解读这些结果。

Prism无法为这些最佳拟合参数计算完整95%置信区间的原因在于：数据未良好形成曲线（例如，对照（圆形）数据集未定义曲线的底部平稳段）。EC50是指在曲线底部与顶部平稳段中间位置给出反应的浓度。如果无法准确定义底部区域，必然也无法准确定义EC50。

7.返回对话框，共享3项参数

如果假设对照和治疗条件下的顶部和底部平稳段以及斜率相同，则可基于该数据集获得更优结果。换言之，假设治疗使EC50出现偏移，但未改变基础反应、最大反应或Hill斜率。

单击结果表左上角的按钮，返回“非线性回归”对话框。

转至“约束”选项卡，选择共享Bottom、Top和HillSlope值。共享这些参数时，Prism会对数据集进行全局拟合，以便（针对2个数据集）为Bottom、Top和HillSlope找到最佳拟合值，并为logEC50找到单独的最佳拟合值。

8.查看修订后的图表和结果

 

采用这种参数共享方法时，置信区间明显更窄。

9.从统计学角度比较两个logEC50值

返回非线性回归的参数对话框，转至“比较”选项卡。选择该选项，检验数据集之间选定的非共享参数是否不同。确保选择“额外平方和f检验”，然后勾选“LogEC50”旁边的复选框。

此时，Prism将通过两种方式拟合数据：

1.针对各数据集，使用单独的LogEC50参数拟合模型。该做法与上一步中的拟合相同，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“山坡”参数。

2.共享包括LogEC50在内的所有参数。类似于第一种方法，已共享3项模型参数。由于所有4项参数均在第二次拟合中共享，因此，Prism使用全部数据（忽略数据所属在治疗组）拟合一条曲线。其采用额外平方和f检验，比较平方和（由于每种情况均拟合2个数据集，因此实际上是平方和）。结果显示在结果表顶部。

P值很小，因此我们拒绝零假设（即，人群中的两个LogEC50值相同），而是得出两个LogEC50值不同的结论。

请注意，由于所有参数均处于共享状态，因此可在“分析参数”对话框的“比较”选项卡上，选择“一条曲线是否充分拟合所有数据集？”。在此情况下，两种比较方法等效（同样是因为所有参数均处于共享状态），且比较结果相同（但结果表中的措辞会略有不同）：

10.直接拟合两个IC50值之比

根据第8步的结果，可以计算出您想知道的内容 - 两个EC50值之比。

但Prism可以直接计算该值。

返回“分析参数”对话框，在“拟合”选项卡上，将“剂量-反应-特异性”等式组中的等式更改为“EC50偏移”。接受所有默认值，然后单击“确定”。由于模型等价，因此图表看起来是一样。但此时，Prism并未拟合两个logEC50值，而是拟合其中一个，并拟合两者的比值。

该等式用于执行该示例所需要的操作。阅读有关如何设置该等式的内容，因此，您可在必要时，构建自己的等式。