前面讲到了多种回归模型. 那么, 如何选择这些模型呢? 这里对各种模型做一简单介绍,
供大家在选择时进行参考.
直线回归 |
直线回归通常可能有下面两种形式:
所以, 只要是浓度与 OD 之间呈直线关系, 就可以用它. 另外, 有时浓度的对数与
OD 呈直线关系, 或反之, 浓度与 OD 的对数之间呈直线关系 (可能比较少见),
或二者的对数呈直线, 都可以通过函数转换后应用此模型.
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二次曲线回归 |
原则上, 二次曲线呈抛物线形. 实际上 ELISA 中很多弯曲的曲线,
可以用二次曲线的一部分来拟合. 如下面图形所示.
(当然有时效果略差, 可能不如后面介绍的 Logistic).
所以二次曲线也是应用较广的回归模型之一.
但是要注意, 毕竟只是曲线的一部分与实验数据近似, 一旦超出范围,
可能就与实验结果不同了. 比如下图, 曲线的后半部向下弯曲, 就不能用来计算了:
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三次曲线回归 |
三次曲线的一部分, 有时接近 ELISA 中的 S 形曲线,
所以可以用来模拟, 如下图所示.
但实际上和二次曲线一样, 一但超出拟合的区间, 曲线的形态就不对了,
比如下图:
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Logistic 曲线拟合 |
Logistic 曲线是典型的 S 型曲线:
实际上 ELISA 中 S 型曲线是最典型的, 所以原则上都可以用它来拟合.
但由于程序设计原因, 有很多时候它不能对所给数据进行很好的拟合.
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四参数及五参数 Logistic 曲线拟合, Hill 曲线拟合 |
四参数及五参数 Logistic 的曲线可以有如下几种形式, 但通常后两种
(呈 S 形) 拟合得更好.
而前二者尽管理论上也可以用四/五参数 Logistic, 但实际拟合时可能得不到方程.
此时可能 Hill 曲线会好些. Hill 曲线从某种意义上, 可视做 "三参数 Logistic".
另外, 第一个图形通常来源于竞争法, 它一般也可以用 Logit-Log 转换后的直线回归.
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指数曲线拟合 |
指数曲线通常如下:
有很多 ELISA 数据呈此形式, 可用它来拟合.
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