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非線形回帰と統計処理について トピック削除
No.8755-TOPIC - 2020/04/08 (水) 12:41:37 -
非線形回帰によって推定したパラメーターの統計処理について質問です。

簡単のため,以下具体例をあげます。
ある酵素の野生型および変異体について,duplicateで3回実験し,Michaelis-Menten式に当てはまる酵素活性データを得ました。
変異によってKmが有意に変化したかどうか検定したいとき,以下の2方法は等価か疑問に思っています。
1) 各実験回毎にKmを算出,3回分のKm値でMean±SEを算出するとともに,welch検定を行い有意か判定する
2) 非線形回帰のソフトウェアはR, sigmaplot, Graphpad Prism等様々ありますが,どれもMean (Estimated value), SE, 95%CIが計算できるかと思います。3回分計6点のデータでKmを算出,Mean±SEまたは,Mean, 95%CIをもとにwelch検定を行い有意か判定する

現在1の方法を採っていますが,2で置き換えが可能か,また2の方法ができるソフトウェアをご存知でしたら教えていただけないでしょうか。

よろしくお願いいたします。
 
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(無題) 削除/引用
No.8755-4 - 2020/04/09 (木) 14:40:33 -
おお様,ちき様

指摘ありがとうございます。
お二方のご意見,そのとおりだと思います。

今回例にあげたMM式パラメータに限らず,
ソフトウェアが返してくる推定値のSE,95%CIを有効活用する方法はないかと思った次第です。

このトピックスをご覧の皆様,その他にも何かsuggestionがありましたらお待ちしております。

(無題) 削除/引用
No.8755-3 - 2020/04/09 (木) 08:53:24 - ちき
質問の内容から少し離れますが、野生型と変異型のKmの差をパラメーターにしたモデルに全データを入れて、そのパラメーターが0ではない可能性を評価するのが一番スマートかなと思います。

(無題) 削除/引用
No.8755-2 - 2020/04/09 (木) 00:23:01 - おお
一回目、二回目と3回目、それぞれ独立していると考えるなら1)のほうがいいような気がする。

非線形回帰と統計処理について 削除/引用
No.8755-1 - 2020/04/08 (水) 12:41:37 -
非線形回帰によって推定したパラメーターの統計処理について質問です。

簡単のため,以下具体例をあげます。
ある酵素の野生型および変異体について,duplicateで3回実験し,Michaelis-Menten式に当てはまる酵素活性データを得ました。
変異によってKmが有意に変化したかどうか検定したいとき,以下の2方法は等価か疑問に思っています。
1) 各実験回毎にKmを算出,3回分のKm値でMean±SEを算出するとともに,welch検定を行い有意か判定する
2) 非線形回帰のソフトウェアはR, sigmaplot, Graphpad Prism等様々ありますが,どれもMean (Estimated value), SE, 95%CIが計算できるかと思います。3回分計6点のデータでKmを算出,Mean±SEまたは,Mean, 95%CIをもとにwelch検定を行い有意か判定する

現在1の方法を採っていますが,2で置き換えが可能か,また2の方法ができるソフトウェアをご存知でしたら教えていただけないでしょうか。

よろしくお願いいたします。

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