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在細(xì)胞實(shí)驗(yàn)的廣袤領(lǐng)域中，為了深入探究藥物劑量與某種生物效應(yīng)之間的微妙量效關(guān)系，我們會(huì)對(duì)細(xì)胞等進(jìn)行一系列具有層次變化的濃度處理。接著，我們將測(cè)定特定的生物指標(biāo)，并繪制出量-效關(guān)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(jì)算出半數(shù)抑制濃度 IC50 或是半數(shù)效應(yīng)濃度 EC50，從而精準(zhǔn)地揭示藥物對(duì)該指標(biāo)變化的影響能力。接下來(lái)，以考察化療藥物對(duì)細(xì)胞的殺傷作用為典型示例，向細(xì)胞給予一系列不同濃度的藥物處置，進(jìn)而測(cè)定細(xì)胞的存活率（Cell viability），為大家詳細(xì)演示如何計(jì)算藥物對(duì)細(xì)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(duì)應(yīng)濃度下三個(gè)復(fù)孔的細(xì)胞存活率，表示方式為相對(duì)于未給藥組（Untreated）細(xì)胞數(shù)量的百分比，可以看到，隨著藥物濃度升高，細(xì)胞的數(shù)量/存活率也逐漸下降。

2、繪制量效關(guān)系曲線

打開(kāi)Graphpad Prism軟件，選擇XY型圖，X軸粘貼濃度，Y1 Y2 Y3則分別粘貼對(duì)應(yīng)的細(xì)胞存活率，粘貼好后點(diǎn)擊Graphs里面的Data 1就可以看到量效關(guān)系曲線。

3、對(duì)數(shù)化變換

由于在量效關(guān)系曲線中濃度的跨度通常會(huì)設(shè)置得比較大，經(jīng)驗(yàn)一般是等倍稀釋?zhuān)簿褪敲總€(gè)濃度都是前一個(gè)濃度的兩倍，這樣設(shè)置濃度的結(jié)果表現(xiàn)在第二步繪制的量效關(guān)系曲線圖上就是曲線上低濃度的數(shù)據(jù)點(diǎn)排列比較密集，不利于觀察，所以需要對(duì)X軸進(jìn)行取對(duì)數(shù)的轉(zhuǎn)換，取對(duì)數(shù)后，數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布就會(huì)比較均勻。

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

選擇Transform，Normalize…項(xiàng)下的Transform concentrations (X)，然后在右邊勾選需要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)表，點(diǎn)擊OK進(jìn)入下一步：

在接下來(lái)的這對(duì)話框里選擇Transform to logarithms（轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)），然后在下拉菜單里選擇log10 (common)，再點(diǎn)擊OK，就可以把X軸的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成以10為底的對(duì)數(shù)表示方式：

轉(zhuǎn)換后會(huì)發(fā)現(xiàn)在Result這里出現(xiàn)了一個(gè)新的數(shù)據(jù)表，其中X軸的值已經(jīng)取了以10為底的對(duì)數(shù)：

這時(shí)再點(diǎn)擊Graphs項(xiàng)下的New Graph…打開(kāi)創(chuàng)建數(shù)據(jù)圖的對(duì)話框，會(huì)看到Table：這里多了一個(gè)Transform X of Data 1的選項(xiàng)，這個(gè)表就是我們將X軸進(jìn)行對(duì)數(shù)處理后的表，選擇這個(gè)表，然后在下面的Kind of graph這里選擇這種只有數(shù)據(jù)點(diǎn)、沒(méi)有連接線的圖，點(diǎn)擊OK生成數(shù)據(jù)圖：

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

4、非線性擬合計(jì)算IC50

再次點(diǎn)擊Results里面的New Analysis…，打開(kāi)數(shù)據(jù)分析的菜單，在Table里選擇經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)表Transform X of Data 1，然后選擇XY analyses項(xiàng)下的Nonlinear regression (Curve fit)，點(diǎn)擊OK，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性擬合：

在隨后的這個(gè)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(shè)置可以先不管，全部是默認(rèn)的，然后點(diǎn)擊OK：

然后就能看到非線性擬合的結(jié)果，在這個(gè)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(xiàng)下的：

這時(shí)再返回到X軸取對(duì)數(shù)后的量效關(guān)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(biāo)范圍、添加X(jué) Y軸坐標(biāo)名稱(chēng)和組別等處理后可以放在文章中，IC50的數(shù)值也可以寫(xiě)在圖上，至此，用Graphpad Prism計(jì)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(jì)算 IC50。若有任何問(wèn)題或想要了解更多細(xì)節(jié)，歡迎點(diǎn)擊咨詢(xún)。期待與你一起在科研的道路上不斷前進(jìn)！

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主營(yíng)項(xiàng)目

1. 動(dòng)物實(shí)驗(yàn)

動(dòng)物飼養(yǎng)、疾病造模、行為學(xué)檢測(cè)、心功能、無(wú)創(chuàng)血壓、血常規(guī)、全自動(dòng)生化檢測(cè)等

2. 細(xì)胞實(shí)驗(yàn)

CCK8/MTT、原代細(xì)胞分離、流式細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、細(xì)胞劃痕、侵襲、遷移、EDU染色、轉(zhuǎn)染、穩(wěn)定株

3. 分子生物學(xué)

PCR檢測(cè)、熒光定量PCR、絕對(duì)定量PCR、端粒酶長(zhǎng)度、pull down、雙熒光素酶、SSR、SNP檢測(cè)等

4. 蛋白實(shí)驗(yàn)

WB、Co-IP、酵母雙雜

5. 病理實(shí)驗(yàn)

HE染色、免疫組學(xué)、電鏡

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6. 生理生化實(shí)驗(yàn)

肝腎功能、抗氧化、免疫反應(yīng)等生理免疫指標(biāo);動(dòng)植物營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)、微量元素、重金屬、酶活等。

7. 多組學(xué)實(shí)驗(yàn)

基因組、轉(zhuǎn)錄調(diào)控、蛋白組、代謝組、微生物多樣性、宏基因組、生信分析

8. 整體課題實(shí)驗(yàn)

方案設(shè)計(jì)、整體實(shí)驗(yàn)交付、標(biāo)書(shū)寫(xiě)作、論文潤(rùn)色、協(xié)助投稿

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