用量反応曲線(Hill's curve?)を描くことになった。
だがしかし、グーグル先生に聞くと、いろいろ引っかかる(これとかこれ)けれども、用量反応曲線を描いた人はなかなか引っかからない。
というわけでやってみる。
実は昔やろうとして挫折していた。ここでリベンジを果たす。
a<- 80/22 conc <- c(0.01,0.03,0.1, 0.3,1, 3,10, 30,100,300,1000) # Dose of isoproterenol pro0 <- c(1,1,1,7,18,22,31,33,33,34,33)*a pro10 <- c(1,1,1,6,17,26,31,33,33,33,33)*a pro30 <- c(0,0,0,4,15,24,30,32,32,32,32)*a pro100 <- c(0,1,1,1,11,21,29,32,33,33,33)*a pro300 <- c(1,1,1,1,4,15,25,30,32,33,33)*a pro1000<- c(1,1,1,1,1,5,16,26,31,32,33)*a pro3000<- c(1,1,1,1,1,1,7,18,27,31,32)*a pro.cont<- c(0,10,30,100,300,1000,3000) EC50<- c(0.8442,0.9240,1.116,1.968,4.064,11.79,30.89) library(drc) data<- rbind(pro0,pro10,pro30,pro100,pro300,pro1000,pro3000) ldata<- matrix(0,nrow(data),4) for(p in 1:nrow(data)){ res<- drm(data[p,]~conc,fct = LL.4()) ldata[p,]<- res$start plot(res,col=p,ylim=c(0,130),type="none") # typeを指定しなければ観測データもプロットする。 if(p!=nrow(data)){ par(new=TRUE) } }
fct<- LL.4()
という関数を使って、4つのパラメータをおいた推定ができる。
という関数が出来上がる。らしい。
今回は
:最小の反応量
:最大の反応量
EC50:最大と最小の反応量の50%の反応を起こす濃度
n:ヒル係数、とかいうもの
を仮定して
という関数を設定しているので、都合がよさそう。
ldataにはこれらの推定量を記録しておいた。どれがどれに当てはまるかについては調べていない。