DiscussionThe Bliss independence–ba

Discussion
The Bliss independence–based model has fewer restrictions
than Loewe additivity–based models. First, Loewe
additivity models rely on accurately estimated doseresponse
curves to support the calculation of the effective
dose for a given response. When a 4PL model is used for
estimating a dose response, it is mandatory that the
response has to fall between the estimated Emin and Emax
parameters—a result that is often not possible. When the
data point is not between Emin and Emax, it has to be manually
removed from the analysis, which is undesirable for
statistical analysis. Second, the Loewe additivity model
becomes unusable when a dose-response curve is not
available or difficult to model. Third, the Loewe additivity
model is far more computationally challenging than the
Bliss independence model. When both methods have solutions,
their results are very similar (comparisons not
shown). The Bliss independence model presented in this
article requires only a linear model technique, which is
readily available in most software.
Screening for effective combination drugs among hundreds
of possible candidates is a challenging task. Those
analytical methods without proper statistical modeling can
easily lead to false decisions. The methodology introduced
in this article rigorously considers the variances in both
monotherapy and combination drug experiments and provides
a practical way to integrate those variances into one
comprehensive model. The confidence intervals constructed
using this method have successfully helped us to
identify synergistic regions of the test antibodies. Finally,
it should be emphasized that most other methods provide
only a simple score to quantify synergism. In contrast, the
method reported here provides both a synergy score as
well as a statistical confidence interval to qualify that synergy
score

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อภิปรายบลิส – อิสระตามรูปแบบมีข้อจำกัดน้อยลงกว่า Loewe additivity – ตามรุ่น ครั้งแรก Loeweรุ่น additivity พึ่ง doseresponse ประเมินอย่างถูกต้องเส้นโค้งเพื่อสนับสนุนการคำนวณมีประสิทธิภาพยาสำหรับการตอบสนองที่กำหนด เมื่อใช้แบบจำลอง 4PL สำหรับประเมินการตอบสนองยา เป็นข้อบังคับที่การตอบสนองได้จะตกอยู่ระหว่างการประเมิน Emin Emaxพารามิเตอร์ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้มักจะไม่ เมื่อการจุดข้อมูลไม่ได้อยู่ระหว่าง Emin เร็ท จะได้ด้วยตนเองเอาออกจากการวิเคราะห์ ซึ่งเป็นที่พึงปรารถนาสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ วินาที Loewe รุ่น additivityจะไม่สามารถใช้เมื่อเส้นโค้งตอบสนองยาไม่ใช้ได้ หรือยากที่จะจำลอง สาม Loewe additivityแบบจำลองจะ computationally ยิ่งท้าทายมากกว่าการรูปแบบอิสระสุข เมื่อทั้งสองวิธีมีโซลูชั่นผลมีความคล้ายคลึง (เปรียบเทียบไม่ได้แสดง) แบบอิสระบลิสที่นำเสนอในที่นี้บทความต้องเฉพาะรุ่นของเส้นเทคนิค ซึ่งเป็นพร้อมในซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่การตรวจหายาเสพติดมีประสิทธิภาพผสมในหมู่หลายร้อยของผู้สมัครได้เป็นงานท้าทาย ผู้วิธีการวิเคราะห์ โดยการสร้างโมเดลทางสถิติเหมาะสมสามารถนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาด วิธีที่แนะนำในบทความนี้อย่างจริงจังถือว่าผลต่างทั้งในยาเสพติดยาและชุดทดลองการ และให้วิธีรวมผลต่างที่เป็นหนึ่งรูปแบบครอบคลุม ช่วงความเชื่อมั่นที่สร้างขึ้นใช้วิธีนี้ได้สำเร็จช่วยให้เราได้ระบุพื้นที่ทำงานร่วมกันของแอนติบอดีทดสอบ ในที่สุดควรเน้นให้มากที่สุดวิธีการอื่น ๆเพียงง่าย ๆ คะแนนพ.ศ.วัดปริมาณ ตรงกันข้าม การวิธีปฏิบัติให้ทั้งคะแนน synergy เป็นช่วงความเชื่อมั่นทางสถิติจะมีคุณสมบัติที่ทำงานร่วมกันเป็นอย่างดีคะแนน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อภิปราย
เดอะบลิสรูปแบบอิสระตามมีข้อ จำกัด น้อย
กว่า Loewe รุ่น additivity ตาม แรก Loewe
รุ่น additivity พึ่งพาได้อย่างถูกต้องประมาณ doseresponse
โค้งเพื่อสนับสนุนการคำนวณที่มีประสิทธิภาพ
ยาสำหรับการตอบสนองที่ได้รับ เมื่อรุ่น 4PL จะใช้สำหรับ
การประเมินการตอบสนองยาจะบังคับว่า
การตอบสนองที่มีอยู่ระหว่างประมาณ Emin และ Emax
พารามิเตอร์ผลที่มักจะไปไม่ได้ เมื่อ
จุดข้อมูลไม่ได้ระหว่าง Emin และ Emax ก็จะต้องมีการด้วยตนเอง
ลบออกจากการวิเคราะห์ซึ่งเป็นที่ไม่พึงประสงค์สำหรับ
การวิเคราะห์ทางสถิติ ประการที่สองรุ่น additivity Loewe
จะใช้ไม่ได้เมื่อมีการโค้งปริมาณการตอบสนองไม่
สามารถใช้ได้หรือยากที่จะจำลอง ประการที่สามการ additivity Loewe
รุ่นอยู่ไกลมากขึ้นคอมพิวเตอร์ที่ท้าทายกว่า
รูปแบบอิสระบลิส เมื่อทั้งสองวิธีมีการแก้ปัญหา
ผลของพวกเขาจะคล้ายกันมาก (รถไม่ได้
แสดง) รูปแบบความเป็นอิสระของบลิสนำเสนอในครั้งนี้
บทความต้องมีเพียงเทคนิคการจำลองเชิงเส้นซึ่งเป็น
พร้อมใช้งานในส่วนซอฟต์แวร์.
คัดกรองสำหรับยาเสพติดรวมกันที่มีประสิทธิภาพระหว่างร้อย
ของผู้สมัครที่เป็นไปได้คือเป็นงานที่ท้าทาย บรรดา
วิธีการวิเคราะห์แบบจำลองทางสถิติโดยไม่เหมาะสมสามารถ
นำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาด วิธีการที่นำมาใช้
ในบทความนี้อย่างจริงจังพิจารณาความแปรปรวนทั้งใน
ยาและการรวมกันทดลองยาเสพติดและยังมี
วิธีการปฏิบัติเพื่อบูรณาการความแปรปรวนเหล่านั้นเป็นหนึ่งใน
รูปแบบครบวงจร ค่าความเชื่อมั่นสร้าง
ใช้วิธีนี้ได้ช่วยให้เราประสบความสำเร็จใน
การระบุภูมิภาคกันอย่างลงตัวของการทดสอบแอนติบอดี ในที่สุด
ก็ควรจะเน้นย้ำว่าวิธีการอื่น ๆ ให้มากที่สุด
เพียงคะแนนง่ายที่จะหาจำนวนเสริมฤทธิ์ ในทางตรงกันข้าม
วิธีการรายงานที่นี่มีทั้งคะแนนการทำงานร่วมกันเป็น
อย่างดีว่าเป็นช่วงความเชื่อมั่นทางสถิติที่จะมีคุณสมบัติที่ทำงานร่วมกัน
คะแนน