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GraphPad Prism 5 Curve fit unpassend durch zu wenig Daten

BeitragVerfasst: Mi 11. Sep 2019, 16:26
von Sabi.Frank
Hallo zusammen,

das ist meine erste Frage hier, also Entschuldigung im Voraus, sollte ich etwas missverständlich oder unzureichend beschrieben haben. Ich bin mir auch nicht hundert Prozent sicher, ob ich hier richtig bin, aber leider habe ich kein anderes Forum gefunden. Für Tipps bin ich also sehr dankbar!

Für meine Arbeit untersuche ich den Effekt verschiedener Konzentrationen zweier Medikamente auf die Vitalität meiner Zellen in Kultur. In der Toxikologie auch bekannt als Dosis Wirkungsbeziehung, welche als Dose-response Kurve dargestellt wird. Ich kann bei diesem Medikament beobachten, dass mit höherer Konzentration die Vitalität der Zellen abnimmt.
Zum Experiment: Ich habe neben einer Kontrolle ohne Zugabe des Medikaments 7 subsequent ansteigende Konzentrationen. Mit diesem Aufbau habe ich Daten von 3 unabhängigen Experimenten erstellt. Ich habe also in GraphPad 3 Spalten mit den Daten der Experimenten und x stellt die 8 Behandlungskonzentrationen dar (siehe Bild 1). Die Daten sind relativ zur Kontrolle mit 100 % angegeben. Nun transformiere ich die X-Achse (Konzentration) in logarithmische Werte und lasse GraphPad eine Kurve mit nicht-linearer Passform errechnen (siehe Bild 2). Der von mir gewählte fit in GraphPad ist die Gleichung für log(agonist) vs. response -- FindECanything, bloß legt mir GraphPad damit eine unpassende sigmoide Kurve in meine Daten, statt eine exponentiell abfallende (Bild 4). Das Bild 3 zeigt die Kurve von Medikament 1, das schon bei geringeren Konzentrationen einen Abfall in der Vitalität bewirkt, als Medikament 2. Bei Medikament 2 würden für höhere Konzentrationen die Datenpunkte noch weiter unten liegen, diese habe ich jedoch nicht gemessen. GraphPad denkt deshalb aber, da sei schon das untere Ende vom Effekt erreicht... Wie kann ich denn GraphPad sagen, dass das noch nicht der tiefste Datenpunkt ist? Es sollte ungefähr so aussehen wie in Bild 5, das benutzt aber die Formel für log(agonist) vs. response und ich glaube es ist nicht gut, einfach das Curve fit zu ändern, wenn ich vergleichen will. Ich kann leider keine weiteren Messwerte eintragen, weil ich keine habe, aber der Prozentwert würde mit weiter steigender Konzentration auf jeden Fall abfallen.

Liebe Dank schon einmal! Ich kann hier leider keine Bilder einfügen, sonst hätte ich das ganze veranschaulichen können...

Viele Grüße