قدّر ثابت التفكك من بيانات الارتباط باستخدام نموذج موقع واحد أو نموذج هيل، مع مقارنة تلقائية للنماذج، وإظهار المتوسط والبواقي، واستبعاد النقاط الشاذة عند الحاجة.
يتم تشغيل جميع الحسابات في متصفحك؛ لا يتم إرسال البيانات.
ستظهر قيمة ثابت التفكك، والمنحنى الملائم، ومؤشرات جودة الملاءمة.
هذه أداة تحليلية. قد تختلف تعريفات النماذج بين البرامج، لذا تأكد من المعادلة وتعريف ثابت التفكك المستخدم في سير عملك.
الإدخال (لصق / CSV)
التنسيق: العمود الأول للتركيز، والأعمدة التالية للاستجابة المكررة. يمكن اللصق بصيغة مفصولة بعلامات تبويب أو بفواصل.
استبعاد النقاط (اختياري)
انقر فوق النقاط الموجودة على قطعة الأرض لاستبعادها/استعادتها (التراجع متاح)
مستبعد
—
الإجراءات
الإعدادات (الحد الأدنى المطلوب)
النتائج
Kd (50% نقطة)
—
بكد (م)
—
نموذج—
النقاط—
ص²—
RMSE—
AIC / AICc / BIC— / — / —
Bmax (أعلى − أسفل)—
هيل ن (هيل فقط)—
مقارنة النماذج (تلقائي)—
المؤامرات
انقر فوق النقاط لاستبعادها/استعادتها (التراجع متاح)
الجدول (يعني ± SD، المتوقع، المتبقي)
التركيز
يعني
SD
y_hat
يقيم
مستبعد
المعلمات
البند
تقدير
95% CI (عند التمكين)
95% CI هو تقريبي (خطي). لا تبالغ في الثقة به عندما يكون لديك القليل من النقاط أو القيم المتطرفة.
نموذج موقع واحد ونموذج هيل لتقدير ثابت التفكك
تُجري الأداة ملاءمة منحنى الارتباط بنموذج موقع واحد أو نموذج هيل، ثم تعرض التركيز المقابل لنقطة المنتصف بين الحدين العلوي والسفلي باعتباره ثابت التفكك.
تستخدم الأداة خوارزمية ليفنبرغ-ماركوارت للمربعات الصغرى غير الخطية. وعند تفعيل الترجيح حسب التشتت، يُخفَّض تأثير النقاط الأعلى ضوضاءً.
المعادلات (مرجع)
هنا التركيز x هو ≥ 0.
موقع واحد (لانجموير): y = bottom + (top-bottom) * x / (Kd + x)
بهذا التعريف، عندما يكون x = Kd تكون الاستجابة عند نقطة المنتصف بين الأعلى والأسفل.
إذا تضمّن الإدخال تركيز الصفر (عينة ضبط)، فلن يظهر على محور لوغاريتمي خالص، لذا تضبط الأداة نمط العرض تلقائيًا.
الأسئلة الشائعة
ما هو Kd (ثابت التفكك)؟
في هذه الأداة، يتم تعريف Kd على أنه التركيز المقابل لنقطة 50% من منحنى الربط (نقطة المنتصف بين الأعلى والأسفل). غالبًا ما يتم تفسير Kd الأصغر على أنه تقارب أعلى.
ما الفرق بين موقع واحد و هيل؟
يفترض أحد المواقع ربطًا قياسيًا قابلاً للإشباع دون تعاون. يمكن لنموذج هيل التقاط التعاون ويكون مفيدًا عندما ينحرف معامل هيل n عن 1.
كيف يعمل الاختيار التلقائي للنموذج؟
تُملأ النماذج البديلة ثم تُقارن بقيمة معيار معلوماتي مصحح. عند تقارب النتائج، يكون اختيار النموذج الأبسط أكثر استقرارًا.
هل يمكنني تضمين التركيز الصفري (التحكم)؟
نعم. يمكن للملاءمة التعامل معها، لكن الصفر لا يظهر على محور لوغاريتمي خالص، لذلك تتحول الأداة تلقائيًا إلى عرض مناسب.
كيف يتم التعامل مع النسخ المتماثلة؟
بشكل افتراضي، يستخدم الملاءمة المتوسط عند كل تركيز. يتم استخدام SD لأشرطة الخطأ، ويمكنك اختياريًا وزن النقاط بمقدار 1/SD².
معامل هيل الخاص بي متطرف. هل هذا جيد؟
يمكن أن تصبح غير مستقرة عندما يكون لديك نقاط قليلة، أو نطاق تركيز ضيق، أو قيم متطرفة. فكر في استبعاد النقاط، أو توسيع النطاق، أو استخدام القيود.
كيف تُحسب القيمة اللوغاريتمية لثابت التفكك؟
إذا أمكن تحويل وحدة التركيز إلى المولارية فيمكن حساب القيمة اللوغاريتمية السالبة لثابت التفكك. أما الوحدات الكتلية فتحتاج معرفة الوزن الجزيئي للتحويل.