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在細胞實驗的廣袤領域中，為了深入探究藥物劑量與某種生物效應之間的微妙量效關系，我們會對細胞等進行一系列具有層次變化的濃度處理。接著，我們將測定特定的生物指標，并繪制出量-效關系曲線。而后續(xù)的重要環(huán)節(jié)，便是依托這神奇的曲線，計算出半數(shù)抑制濃度 IC50 或是半數(shù)效應濃度 EC50，從而精準地揭示藥物對該指標變化的影響能力。接下來，以考察化療藥物對細胞的殺傷作用為典型示例，向細胞給予一系列不同濃度的藥物處置，進而測定細胞的存活率（Cell viability），為大家詳細演示如何計算藥物對細胞增殖抑制的 IC50 值。

Graphpad法

1、整理數(shù)據(jù)

首先把數(shù)據(jù)整理在Excel表格中，上表中第一列是一系列不同的藥物濃度，從0.3125uM到20 uM濃度依次升高，第二列到第四列分別是對應濃度下三個復孔的細胞存活率，表示方式為相對于未給藥組（Untreated）細胞數(shù)量的百分比，可以看到，隨著藥物濃度升高，細胞的數(shù)量/存活率也逐漸下降。

2、繪制量效關系曲線

打開Graphpad Prism軟件，選擇XY型圖，X軸粘貼濃度，Y1 Y2 Y3則分別粘貼對應的細胞存活率，粘貼好后點擊Graphs里面的Data 1就可以看到量效關系曲線。

3、對數(shù)化變換

由于在量效關系曲線中濃度的跨度通常會設置得比較大，經(jīng)驗一般是等倍稀釋，也就是每個濃度都是前一個濃度的兩倍，這樣設置濃度的結果表現(xiàn)在第二步繪制的量效關系曲線圖上就是曲線上低濃度的數(shù)據(jù)點排列比較密集，不利于觀察，所以需要對X軸進行取對數(shù)的轉換，取對數(shù)后，數(shù)據(jù)點的分布就會比較均勻。

選擇左邊Results里面的New Analysis…，打開數(shù)據(jù)分析的菜單：

選擇Transform，Normalize…項下的Transform concentrations (X)，然后在右邊勾選需要轉換的數(shù)據(jù)表，點擊OK進入下一步：

在接下來的這對話框里選擇Transform to logarithms（轉換為對數(shù)），然后在下拉菜單里選擇log10 (common)，再點擊OK，就可以把X軸的坐標轉換成以10為底的對數(shù)表示方式：

轉換后會發(fā)現(xiàn)在Result這里出現(xiàn)了一個新的數(shù)據(jù)表，其中X軸的值已經(jīng)取了以10為底的對數(shù)：

這時再點擊Graphs項下的New Graph…打開創(chuàng)建數(shù)據(jù)圖的對話框，會看到Table：這里多了一個Transform X of Data 1的選項，這個表就是我們將X軸進行對數(shù)處理后的表，選擇這個表，然后在下面的Kind of graph這里選擇這種只有數(shù)據(jù)點、沒有連接線的圖，點擊OK生成數(shù)據(jù)圖：

這時我們就得到了將原來的量效關系圖的X軸（藥物濃度）以10為底取對數(shù)后的新的量效關系圖，在這張圖里由于X軸是以對數(shù)方式表示，所以數(shù)據(jù)點在X軸上的分布比較均勻，不會出現(xiàn)低濃度范圍的數(shù)據(jù)點分布十分集中的情況：

4、非線性擬合計算IC50

再次點擊Results里面的New Analysis…，打開數(shù)據(jù)分析的菜單，在Table里選擇經(jīng)過對數(shù)轉換后的數(shù)據(jù)表Transform X of Data 1，然后選擇XY analyses項下的Nonlinear regression (Curve fit)，點擊OK，對數(shù)據(jù)進行非線性擬合：

在隨后的這個菜單里的Model中選擇Dose-response-Inhibition，再選擇里面的log(inhibitor) vs. normalized response – Variable slope，其它的設置可以先不管，全部是默認的，然后點擊OK：

然后就能看到非線性擬合的結果，在這個Results中的Nonlin fit of Transform X of Data 1里面可以看到IC50的數(shù)值，即Best-fit values項下的：

這時再返回到X軸取對數(shù)后的量效關系圖，可以看到多了一條非線性擬合的曲線，這張圖在調(diào)整橫縱坐標范圍、添加X Y軸坐標名稱和組別等處理后可以放在文章中，IC50的數(shù)值也可以寫在圖上，至此，用Graphpad Prism計算IC50的操作就完成了：

希望本文能為你提供有用的信息，幫助你更好地，理解和計算 IC50。若有任何問題或想要了解更多細節(jié)，歡迎點擊咨詢。期待與你一起在科研的道路上不斷前進！

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