[发明专利]一种非线性剂量-效应曲线的批量拟合方法

摘要

本发明涉及一种非线性剂量‑效应曲线的批量拟合方法，包括如下步骤：基础剂量‑效应数据库的构建、拟合参数数据库的构建、剂量‑效应数据读取、剂量‑效应数据单调性判定、单调剂量‑效应数据高频试错拟合、非单调剂量‑效应数据高频试错拟合、最优拟合函数选择合等过程。本发明以非线性函数的拟合参数数据库SVCF为基础，采用高频试错技术对剂量‑效应曲线数据进行批量快速拟合，可在短时间内处理大量数据。非常适用于当前利用定量高通量筛选技术对化学物质进行毒性测试产生的大批量的剂量‑效应曲线数据。

主权项

1.一种非线性剂量‑效应曲线的批量拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)基础剂量‑效应曲线数据库的构建：以剂量‑效应数据为基础，选取不同的剂量范围、剂量‑效应数据点构建数据库，数据库同时包括单调与非单调的剂量‑效应数据；(2)拟合参数数据库的构建：利用非线性函数拟合基础剂量‑效应数据库中的数据，得到不同函数的最优参数拟合值，利用这些拟合值作为拟合新型剂量‑效应曲线的初始值；包括13组单调函数和6组非单调函数对基础剂量‑效应曲线数据库的拟合值；(3)剂量‑效应数据读取：对于包含大批量的剂量‑效应曲线数据的数据集采用高频试错拟合方法逐条拟合，计算机每次读取一条剂量‑效应曲线数据，读取的剂量数与效应数一致，且剂量与效应一一对应；(4)剂量‑效应数据单调性判别：利用Mann‑kendall趋势检验法对单调剂量‑效应数据进行识别，利用非参数秩检验法对非单调剂量‑效应曲线数据识别，若曲线为单调数据，则标记成单调标签，若为非单调数据，则标记成非单调标签；(5)单调函数高频试错拟合：对步骤(4)中标识为单调标签的数据，选择13组单调函数中一组或多组，调用拟合参数数据库中相应函数的初始值进行拟合；具体流程如下：a.从13组单调函数中任意选择一组单调函数，利用拟合参数数据库中相对应函数参数值为初始值，采用非线性最小二乘法对单调剂量‑效应曲线数据进行拟合；b.拟合过程中若成功拟合，记录相应拟合参数，效应浓度及对应置信区间，计算拟合优度信息，包括校正后确定系数R2adj、均方误差RMSE、赤池信息量AIC、偏差校正后赤池信息量AICc、贝叶斯信息量BIC，然后跳出函数拟合过程，选择调用其它单调函数进行拟合或直接进行下一步；c.重复上一步骤，直到所有单调标签数据全部拟合完毕，记录所有成功拟合函数的拟合信息；(6)非单调函数高频试错拟合：对步骤(4)中标识为非单调标签的数据，选择6组非单调函数中一组或多组，调用拟合参数数据库中相应函数的初始值进行拟合；具体流程如下：a.从6组非单调函数中任意选择一组非单调函数，利用拟合参数数据库中相对应函数参数值为初始值，采用非线性最小二乘法对非单调剂量‑效应曲线数据进行拟合；b.拟合过程中若成功拟合，记录相应拟合优度信息，包括校正后确定系数R2adj、均方误差RMSE、赤池信息量AIC、偏差校正后赤池信息量AICc、贝叶斯信息量BIC，然后跳出函数拟合过程，选择调用其它非单调函数进行拟合或直接进行下一步；c.重复上一步骤，直到所有非单调标签数据全部拟合完毕，记录所有成功拟合函数的拟合信息；(7)最优拟合函数选择：根据步骤(5)中所拟合单调函数的拟合优度信息，选取拟合单调剂量‑效应曲线的最优函数；根据步骤(6)中所拟合非单调函数的拟合优度信息，选取拟合非单调剂量‑效应曲线的最优函数；(8)批量拟合：重复步骤(3)‑(7)，直至数据集中所有剂量‑效应曲线数据被拟合完毕。