高いコンテンツスクリーニングデータ分析に適用される堅牢な用量反応曲線推定

背景と方法：大規模なデータセットに適用されると、自動化されたシグモイド曲線フィッティングが非常に困難です。この論文では、外れ値の検出とともに、4つのパラメーター（フロア、ウィンドウ、シフト、勾配）を推定することにより、シグモイドの用量反応曲線を適合させるための堅牢なアルゴリズムについて説明します。カーブフィッティングのための現在の方法よりも2つの改善を提案します。1つ目は、微分および誤差推定関数の特派員調整を受けて、初期化ステップ中に実行される外れ値の検出です。2番目の側面は、Tukeyのバイウェイト関数の平均計算を使用して、データポイントの重み付け品質の向上です。 結果と結論：19,236の用量反応実験の自動曲線フィッティングは、提案された方法がMATLAB®;のnlinfit関数とGraphPadのPRISMソフトウェアによって提供される現在のフィッティング方法を上回ることを示しています。

BACKGROUND AND METHOD: Successfully automated sigmoidal curve fitting is highly challenging when applied to large data sets. In this paper, we describe a robust algorithm for fitting sigmoid dose-response curves by estimating four parameters (floor, window, shift, and slope), together with the detection of outliers. We propose two improvements over current methods for curve fitting. The first one is the detection of outliers which is performed during the initialization step with correspondent adjustments of the derivative and error estimation functions. The second aspect is the enhancement of the weighting quality of data points using mean calculation in Tukey's biweight function. RESULTS AND CONCLUSION: Automatic curve fitting of 19,236 dose-response experiments shows that our proposed method outperforms the current fitting methods provided by MATLAB®;'s nlinfit function and GraphPad's Prism software.