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GraphPad Prism 五大分析模型操作指南:從入門到精通

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圖片來源:小編自己的

接上篇,目前很多同學僅使用其基礎統(tǒng)計功能(如 t 檢驗、ANOVA),而忽略了其高級統(tǒng)計模型(如非線性回歸、生存分析、多變量分析等)。本篇將詳細介紹如何在 GraphPad Prism 中應用不同的高級統(tǒng)計模型,包括:

非線性回歸(Nonlinear Regression)

生存分析(Survival Analysis)

多變量分析(Multivariate Analysis)

混合效應模型(Mixed Effects Models)

主成分分析(PCA)

快來學!


1

非線性回歸(Nonlinear Regression)

適用場景:擬合劑量-反應曲線、酶動力學(Michaelis-Menten)、生長曲線(Gompertz)、受體結合(Sigmoidal dose-response)等。

Step 1:輸入數據:

在數據表中輸入 X(如藥物濃度)和 Y(如反應值)。

Step 2:選擇模型:

點擊Analyze → Nonlinear regression (curve fit)


從預設模型中選擇(如「Dose-response - Inhibition」「Kinetics - Michaelis-Menten」)或自定義方程(User-defined equation


Step 3:調整參數:


根據研究目的增加 IC50 或 EC50 的設置


2

生存分析(Survival Analysis)

適用場景:比較兩組或多組的生存曲線(如臨床試驗中的生存率、動物實驗中的存活時間)。

Step 1:輸入數據:

列 1:時間(如天數)

列 2:事件(1 = 死亡/事件發(fā)生,0 = 刪失)

分組列(如對照組 vs 處理組)

Step 2:選擇分析:

Analyze → Survival analyses → Survival curve


Step 3:設置參數:

選擇比較方法(Log-rank test、Gehan-Breslow-Wilcoxon test)


Step 4:

根據分析結果標注相關參數:

Hazard Ratio(HR)(風險比)

P 值(組間差異顯著性)


3

多變量分析(Multivariate Analysis)

適用場景:分析多個變量對結果的影響(如多元線性回歸、邏輯回歸)。

Step 1:輸入數據:

因變量(X)

多個自變量(Y1, Y2, ...)


Step 2:選擇分析:

Analyze → Multiple regression(線性回歸)

Analyze → Logistic regression(邏輯回歸)


Step 3:

根據研究需要設置參數,選擇相應的圖表:


4

混合效應模型(Mixed Effects Models)

適用場景:重復測量數據、嵌套數據(如不同時間點的測量、同一患者的多次觀測)。

Step 1: 輸入數據:

點擊Graphs → New Graph →選擇「Grouped」「XY」

X軸:時間(Time)或分組變量(Treatment)。

Y 軸:因變量(Response)。


Step 2:選擇分析:

1

打開數據表,點擊Analyze → Mixed Models → Mixed Effects Model。

2

選擇因變量(Response)和固定效應(Fixed Effects,如 Treatment、Time)。

3

指定隨機效應(Random Effects,如Subject ID)。


Step 3:設置參數:

定義固定效應和隨機效應

選擇協(xié)方差結構(如 AR1、Compound Symmetry)

5

主成分分析(PCA)

適用場景:降維、識別數據模式(如基因表達、代謝組學數據)。

Step 1:輸入數據:



Step 2:選擇分析:

Analyze → Principal Component Analysis (PCA)


Step 3:設置參數:

Options 中設置數據的標準化方法和主成分選擇方法。這里標準化方法默認為 Z-score 標準化



下期預告:

將從宏錄制、腳本編寫到批量處理,手把手教你成為 GraphPad 高效能用戶。

關于 GraphPad 的使用操作,還有哪些想要了解的,可以留言,我來寫~你來學~

題圖來源:自制

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