OriginLab - Einsatzbereiche

Pharmakologie

Origin unterstützt die Analyse von pharmakologischen Daten mit mehreren Standardfunktionen. Ob Sie Dose-Response-Parameter bewerten, eine Standardkurve anpassen oder eine globale Anpassung für mehrere Datensätze durchführen möchten, Origin führt Ihre Analyse effizient und effektiv aus.

  • Standardmäßige Analyse-Templates für Dose-Response-Analysen
  • Anpassen von Standard- und Antwortkurven in einem Schritt
  • Vorlagen zum Erzeugen einer Standardkurve aus Untersuchungsdaten
  • Globales Anpassen und Anpassen von Wiederholungen bei mehreren Datensätzen
  • Benutzerdefinierbare Vorlagen und das Hilfsmittel der Stapelverarbeitung zum Automatisieren von Analysen großer Datenmengen

Dose-Response-Analyse

Ein üblicher erster Schritt bei der Dose-Response- (oder Concentration-Response-) Analyse ist das Anpassen der gemessenen Anwort eines Systems auf unterschiedliche Konzentrationen eines Agonisten, wodurch eine Kontrollkurve erstellt wird. Ein Antagonist wird eingeführt, Antwortdaten werden gesammelt, und die Anpassung wird erneut durchgeführt. Durch den Vergleich der zwei Fit-Kurven werden wertvolle Informationen zu den biochemischen Komplexen gewonnen, die in den Reaktionen des Agonisten allein und in Relation zur Anwesenheit des Antagonisten enthalten sind. Origins nichtlineare Anpassung, der NLFit, vereinfacht Analysen wie Dose-Response, die größtenteils auf Kurvenanpassungen basieren. Während viele funktionale Beziehungen möglich sind, werden die meisten Dose-Response-Kurven gut mit einer sigmoidalen Kurve angepasst. Origin bietet 16 parametrisierte Kurven in 7 Kategorien:

  • Dose-Response (2)
  • Logistic (4)
  • Hill (2)
  • Boltzmann (3, einschl. Double Boltzmann)
  • Gompertz (1)
  • Richards (2)
  • Weibull (2)
ConcentrationResp

Ihre Analyse ist jedoch nicht auf diese beschränkt, da es mit dem NLFit möglich ist, Ihre eigenen Anpassungsfunktionen zu definieren.

Standardkurven mit Anpassung von Wiederholungen

Eine Standardkurve bietet die Grundlage zur Bestimmung von unbekannten Parametern eines wohl definierten Fits der Antwortdaten aus einem bestimmten System. Eine typische Standardkurve wird aus mehreren Experimenten mit sehr ähnlichen Abtastintervallen und Parameterwerten erzeugt. Anstatt die Daten vor der Anpassung zu mitteln, wodurch statistische Messabweichungen eingeführt werden können, ermöglicht es Origins Option zum Anpassen von Wiederholungen — der so genannte zusammengefasste Fit —, die Rohdatensätze gemeinsam anzupassen, so dass sich ein besserer Gesamtfit ergibt.

CalibrationPlot

Origin kann die Standardkurve dann interpolieren, um X-Werte (Konzentrationen, z.B. EC20 oder EC80) bei gegebenen Y-Werten zu suchen und umgekehrt. Verwenden Sie die mit Origin ausgelieferte Vorlage Assay oder entwerfen Sie Ihre eigene Vorlage zum Automatisieren dieser Funktion.

Globales Anpassen von mehreren Datensätzen

Möglicherweise ist es für Sie erforderlich, Datensätze entweder unabhängig voneinander oder zusammen anzupassen. Dazu kann ein globaler Fit verwendet und gemeinsame Parameter, wie z.B. die Basislinie oder die Asymptote, geteilt werden. Origin bietet die einzelne und die gemeinsame (globale) Anpassung von mehreren Datensätzen und die Möglichkeit für Sie, Daten einfach aus der Analyse zu entfernen oder sie hinzuzufügen.

ConcatenateFit2

Origins globale Anpassungsfunktionalitäten für pharmakologische Analysen werden in einer Fallstudie zur globalen Anpassung erläutert.

Untersuchen von Daten mit dem Minitool Quick Fit

Mit dem Minitool Quick Fit können Sie schnell mehrere Kurventypen an einen Datensatz anpassen, um den am besten geeigneten zu bestimmen. Verwenden Sie dementsprechend eine ähnliche Anpassungsfunktion für mehrere Datensätze. Der Quick Fit ist ein extrem nützliches Hilfsmittel zum Untersuchen Ihrer Daten vor der Durchführung einer vollständigen Analyse; beim zweiten Schritt der Analyse können die Parameter des Quick Fits und die Ergebnisse direkt an Origins nichtlineares Anpassungshilfsmittel (NLFit) zurück gesendet werden.

QuickFit_Inhibited

Gewichtetes Anpassen für gemittelte Daten

Manchmal sind die Daten einer Antwortkurve nur als gemittelte Daten mit verbundenem Fehler verfügbar. Origins unterschiedliche gewichtete Anpassungsmethoden ermöglichen das Faktorieren der Fehlerwerte (oder anderer festgelegter Werte) im Fit.
Stapelanalyse der Dose-Response-Daten

Sobald eine Analyse einmal durchgeführt wurde, speichern Sie sie als Analysevorlage zur wiederholten Verwendung; neue Daten werden dann einfach in die Vorlage importiert und die Analyse automatisch fertig gestellt. Bei Analysen von größeren Datenmengen verwenden Sie Origins Hilfsmittel der Stapelverarbeitung zusammen mit ihrer Analysevorlage, um die Dose-Response-Analyse zu automatisieren.

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