Caso práctico 5.

Presentación del tema: "Caso práctico 5."— Transcripción de la presentación:

1 Caso práctico 5

2 Ejemplo de regresión no lineal con SIMFIT
Con una preparación enzimática de dos isoenzimas se realizó el siguiente estudio: puntos experimentales, en el margen de concentraciones de 0.05 a 50 mM, espaciados logarítmicamente y realizándose 5 réplicas por punto (40 datos en total). [S] v s 0.050 0.0530 0.0006 0.0531 0.0523 0.0522 0.0520 ….. 50.0 1.73 0.06 1.86 1.77 1.76 ¿Tienen las 2 isoenzimas la misma Vmax y Km?

3 Algoritmo Búsqueda al azar
Algoritmo Cuasi-Newton (p<0.05)

4 si yexp. yajus. yexp.- yajus.

5 Tabla de análisis global de los residuales (importante)
Test c2 (p < 0.01) weighted sum of squares Test rachas (p < 0.01) cualitativo (poco valor)

6 Hay 7 rachas (pocas para 40 residuales), eso significa un ajuste “sesgado” (los residuales debieran estar al azar y no en “racimos”)

7

8 Entra automáticamente el ajuste a 2 Michaelis-Menten
Algoritmo búsqueda al azar Algoritmo Cuasi-Newton Las 4 “p” son < 0.05 , parámetros distintos “0”

9 Residuales

10 Análisis global de los residuales para 2 Michaelis-Menten
(disminuyó (antes 2.43E+02)) Test c2 (buen ajuste p > 0.05) (disminuyó (antes 5.66 %)) (aumentó (antes 7 )) (test rachas (buen ajuste ( p > 0.05 ))

11 Los residuales están más al azar (18 rachas frente a 7 de antes)
Los residuales están más al azar (18 rachas frente a 7 de antes). El ajuste no está sesgado (es mejor ajuste)

12

13 Discriminación estadística entre los 2 modelos rivales
(disminuye, pero hay que probar que es significativo ) (p < 0.05, la disminución en WSSQ es significativa ) (Cp/M1 > 1 rechazar modelo previo ) (disminuye AIC, rechazar modelo previo)

14 (Basado en Bardsley 2011, SIMFIT statistical package)