在drc::drm()中计算具有限制约束的IC50的最佳方法
在drc::drm()中计算具有限制约束的IC50的最佳方法是使用非线性拟合模型来拟合剂量-响应曲线，并通过设置约束条件来计算IC50值。以下是一个完善且全面的答案：
在drc::drm()函数中，计算具有限制约束的IC50的最佳方法是使用非线性拟合模型来拟合剂量-响应曲线。IC50是指半数抑制浓度，表示药物或化合物对生物体产生50%的抑制效果所需的浓度。
在计算IC50之前，首先需要准备剂量-响应数据。剂量是指给定药物或化合物的浓度，响应是指生物体对该浓度的反应。通常，剂量-响应数据以实验测定的形式提供。
接下来，使用drc::drm()函数来拟合剂量-响应曲线。drc包是R语言中用于拟合剂量-响应曲线的一个常用包。在drm()函数中，可以选择不同的模型类型，如4参数对数-对数模型（LL.4）或3参数对数-对数模型（LL.3），以适应不同的数据特征。
为了计算具有限制约束的IC50，可以通过设置约束条件来限制拟合模型的参数范围。例如，可以设置最小和最大浓度范围，以确保IC50值在这个范围内。这样可以避免拟合结果超出实际可行范围。
在应用场景方面，计算具有限制约束的IC50在药物研发、毒理学研究和生物学研究中具有重要意义。它可以帮助科学家评估药物或化合物的抑制效果，并确定最佳剂量范围。
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总结起来，在drc::drm()中计算具有限制约束的IC50的最佳方法是使用非线性拟合模型来拟合剂量-响应曲线，并通过设置约束条件来计算IC50值。这种方法在药物研发、毒理学研究和生物学研究中具有广泛的应用。
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##results
Esti
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浏览 6提问于2016-10-10得票数 1
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找出有可能转换到接受药物管理的地方的成员
machine-learning、r、clustering、supervised-learning
我可以从一家大型健康保险公司获得医疗索赔数据。正如你们中的一些人可能知道的，在药物X的价格之间有很大的差异，这取决于它的使用地点。
我的公司希望帮助会员减少他们在免赔、共同支付和共同保险方面支付的费用，并通过确定最低的护理费用--通常是家庭输液或内科管理--来降低医疗活动的成本。
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具有多个不同单元的单个实体的数据库设计
entity-framework、database-design、asp.net-mvc-4、ef-model-first
我是数据库设计的新手，我正在从事一个项目，该项目需要使用单个实体(药物)，该实体可以绑定到任何数量的患者，并且每个患者可以有不同的剂量。在这种情况下，布局表格的最佳方式是什么？我可以使用一个单独的表格，只存储每个单独的药物和剂量，并将其与独特的患者联系起来。但这会让我在药剂表中有重复的条目(相同的med，只是剂量不同)。
我想要的是每个药物名称都有一个单独的条目，并让每个患者对特定的med有一个独特的剂量。当然，单个患者也可以有许多不同的药物，所以我必须能够为不同的患者提供不同的药物剂量。
我采用了实体框架模型优先的方法。我是否可以使用单个表T_Patient_Medication并使用两个表
浏览 1提问于2013-05-12得票数 0
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线性回归与非线性回归(基本起点)
machine-learning、neural-network、linear-regression、non-parametric
因此，我的怀疑基本上是线性回归，我们试图拟合一条直线或一条曲线，对给定的训练集。现在，我相信当特性(自变量)增加时，参数也会增加。因此，计算这些参数在计算上是昂贵的。所以，我想这就是我们走向非线性的原因！？我的理解对吗？
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浏览 0提问于2020-05-08得票数 1
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用g-图拟合乙状结肠曲线到点
r、ggplot2、curve-fitting、model-fitting
我有一个用于不同剂量药物治疗的反应测量的简单数据：
drug <- c("drug_1", "drug_1", "drug_1", "drug_1", "drug_1",
"drug_1", "drug_1", "drug_1", "drug_2", "drug_2", "drug_2",
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浏览 4提问于2020-08-24得票数 3
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我只想对两个数据点拟合幂律模型(x**m * c)，以求出斜率m。我使用了scipy.optimize中的curve_fit函数来解决这个问题。现在，当我运行以下代码时
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
func = lambda x, m, c: x**m * c
xdata = np.array([235e6, 610e6])
ydata = np.array([0.077, 0.054])
err = np.array([0.0086, 0.0055])
coeff, var = curve_fit(func,
浏览 1提问于2015-10-27得票数 2
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有多少种方法来检查模型是否过模？
machine-learning、regression、overfitting
我正在对一个回归分类问题运行xgboost，在这个问题上，该模型预测一个基因从0到1引起疾病的可能性有多大。
我试着避免在我所能想到的所有方法中过度拟合，嵌套交叉验证的平均输出是r2 0.88，我不确定我是否可以相信它，或者是否有其他方法可以看到这是否过度合适。仅对非嵌套的培训和测试的输出r2是:培训r2: 0.971测试r2: 0.868。
迄今为止，我：
删除相关性>0.9的特征，删除丢失数据>50%的特征(这很难增强，许多遗传特征只是缺少生物学研究的许多基因的缺失数据)。
由于xgboost接受丢失的数据，因此不需要进行估算以避免估算偏差。
scikit中的MinMaxSca
浏览 0提问于2020-07-07得票数 3
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剂量响应曲线的参数及AUC和IC50
r、ggplot2、auc、drc
我有这些剂量反应数据：
df <- data.frame(viability=c(14,81,58,78,71,83,64,16,32,100,100,81,86,83,100,90,15,100,38,100,91,84,92,100),
dose=c(10,0.62,2.5,0.16,0.039,0.0024,0.0098,0.00061,10,0.62,2.5,0.16,0.039,0.0024,0.0098,0.00061,10,0.62,2.5,0.16,0.039,0.0024,0.0098,0.00061),
浏览 2提问于2016-11-02得票数 2
3回答
如何对拟合参数进行约束？
python、python-2.7、curve-fitting
我想要将曲线拟合到我的数据中：
x=[24,25,28,37,58,104,200,235,235]
y=[340,350,370,400,430,460,490,520,550]
xerr=[1.1,1,0.8,1.4,1.4,2.6,3.8,2,2]
def fit_fc(x, a, b, c):
return a*x**b+c
popt, pcov=curve_fit(fit_fc,x,y,maxfev=5000)
plt.plot(x,fit_fc(x,popt[0],popt[1],popt[2]))
plt.errorbar(x,y,xerr=xerr,fmt=&
浏览 3提问于2015-09-01得票数 3
1回答
计算x的r点对点法
r、point-to-point
我正在使用一个商业ELISA试剂盒，其中包含四个标准。这些标准是用来建立一个标准曲线，光密度从ELISA读取器的y轴和国际单位每英里在x轴的浓度。
我现在需要使用这个标准曲线来获得只有光密度读数的样品的浓度。ELISA试剂盒说明书明确规定“使用”点对点“绘制计算标准曲线的计算机”。
我假设它们的意思是求出x的值，通过看到y到达标准曲线上点之间的直线，然后从那里下降到x轴。问题是，我不知道如何在r中完成这个任务(这就是我所使用的全部分析管道)。我搜索了与“点对点”相对应的任何r包、函数或代码，但没有找到任何东西。所有处理ELISA数据和/或标准曲线的R包(例如drc和ELISAtools )似乎
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