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拟合曲线最新视觉报道_拟合曲线是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：兔子在线电影所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

拟合曲线

测量电池电动势和内阻的实用方法 𐟔 实验目的：通过图像法和伏安法测量电池的电动势和内阻。 𐟓Š 图像法： 1️⃣ 固像法：描点并拟合曲线。 2️⃣ 纵轴截距：求出纵轴截距。 3️⃣ 斜率：计算曲线的斜率。 4️⃣ 纵轴：纵轴刻度要小一些，以减少误差。 𐟔砦𓨦„事项： 1️⃣ 选择内阻较大的干电池和外接电阻。 2️⃣ 避免电流过大，读数要快，完成后迅速切断电源。 3️⃣ 防止大电流放电时内阻明显变化。 𐟓 误差分析：偶然误差：数回图描点不准确。系统误差：伏安法外接时，电压表分流作用。 𐟔Œ 伏安法：外接法：电压表分流作用较大。内接法：电流表外压间大，影响测量。 𐟓Œ 总结：通过图像法和伏安法测量电池的电动势和内阻，需要注意选择合适的电池和电阻，避免电流过大，以及正确处理误差。

免疫浸润研究路线：从基因到临床应用 𐟒™研究背景免疫系统是机体的重要防御机制，能够识别并排除抗原性异物，以维持机体内环境的稳定。它由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成，具有识别和排除抗原性异物的能力，并与机体其他系统相互协调，共同维持机体的生理平衡。 𐟒™研究路线：图1 𐟒™分析目的差异分析：筛选与疾病相关的差异基因，通过校正前后的箱线图、火山图和热图（3-4个图）进行展示。免疫浸润细胞关联研究：探索疾病与免疫浸润细胞之间的潜在关联，使用堆叠图、热图和小提琴图（6-8个图）进行分析。加权基因相关网络分析（WGCNA）：构建共表达网络，检测基因模块，评估基因模块与生物表型之间的关系，以筛选候选的生物标志物或潜在的治疗靶点（聚类图、热图，6-8个图）。 GO和KEGG富集分析：对免疫相关差异基因进行GO和KEGG富集分析，探讨其可能的分子功能、生物学过程（气泡图、柱状图、circos图，4-6个图）。预后相关免疫因素筛选：筛选与预后相关的免疫因素，构建基于免疫因素的风险评分模型，并进行验证（森林图、拟合曲线图、曲线图、折线图，6-12个图）。列线图构建：构建一个列线图，使预测模型的结果更具真实性，并有助于疾病评估（森林图、曲线图，4-6个图）。 𐟒™临床意义预测免疫治疗反应：通过分析免疫学特征与基因特征之间的关联，预测疾病对免疫治疗的反应。风险分层：基于基因特征和临床病理学数据，建立一个新的列线图，以改善日常临床实践中的风险分层。预后预测：开发可靠的生物标志物来预测疾病患者的预后和治疗反应。术后长期结果估计：理解疾病中关键调控分子，可以更准确地估计术后患者的长期结果并开发更持久的治疗方案。潜在治疗药物识别：采用生物信息学方法筛选和分析可能与疾病免疫微环境和预后相关的基因，识别潜在调控机制，预测潜在治疗药物，为疾病治疗提供有效支持。疾病机制见解：提供了对免疫影响患者临床结果的机制的见解，并确定了疾病的潜在预后和治疗靶点。新预后模型开发：从基因层面中相关基因开发和验证新的预后模型以准确预测患者的临床结果并为个性化治疗提供指导。 𐟒™推荐范围心血管内科、神经内科、神经外科、骨科、妇产科、耳鼻喉科、皮肤科、呼吸内科、消化内科、内分泌科、儿科、口腔科、肾内科、风湿免疫科、泌尿外科、血液内科、老年科、胸外科、心血管外科、眼科、皮肤性病科、肿瘤内科 𐟒™结果示例：图2

GraphPad作图，轻松搞定！最近发现很多小伙伴在用Excel做药筛的OD值或LUM值作图，真的是太麻烦了！其实完全可以用GraphPad这个强大的工具来搞定，既方便又高效。为什么选择GraphPad？ GraphPad是一款专业的科学绘图软件，特别适合用来处理和分析各种实验数据。它不仅界面友好，操作简单，还能直接得出IC50值，甚至还可以算出IC10、IC90等其他指标。简直不要太方便！如何使用GraphPad？打开GraphPad Prism：首先，打开GraphPad Prism软件，创建一个新表格。输入数据：将你的实验数据输入到表格中，包括X轴的药物浓度和Y轴的细胞活率（这些数据最好是在Excel中初步计算过的）。选择分析类型：在“Analysis”菜单中选择“Nonlinear regression”，然后选择“Dose-response-Inhibition”曲线类型。调整参数：根据实际情况调整曲线的参数，比如Hill slope等。生成曲线：调整好参数后，点击“Fit”按钮，软件会自动生成拟合曲线。添加辅助线和IC50值：最后，你可以根据需要调整标题、横纵坐标，添加辅助线和IC50值。小贴士调整标题和坐标轴：为了让图表更美观，可以调整标题和坐标轴的字体、大小和颜色。添加辅助线：比如95%置信区间等，这样更有助于分析数据的可靠性。导出图表：完成后可以导出为图片或PDF格式，方便发表和交流。总结使用GraphPad不仅能让你轻松做出漂亮的图表，还能让你更深入地理解实验数据。再也不用为Excel作图烦恼了！赶紧试试吧！

医学生如何自学R语言：探索汽车数据 𐟚— 探索汽车数据与R语言作为医学生，想要自学R语言，从探索一些有趣的数据集开始是个不错的选择。比如，我们可以用R语言来分析mtcars数据集，这个数据集包含了32辆汽车的多种信息，如耗油量（mpg）、气缸数（cyl）、排量（disp）、总功率（hp）、后轴比（drat）、车重（wt）、四分之一英里用时（qsec）、发动机类型（vs）、传动方式（am）、前进挡个数（gear）和化油器个数（carb）。 𐟓Š 绘制车重与耗油量的关系图首先，我们可以探索车重和耗油量的关系。使用ggplot2包，我们可以轻松地绘制散点图。以下是一个简单的例子： ```R library(ggplot2) p <- ggplot(data=mtcars, mapping=aes(x=wt, y=mpg)) p + geom_point() ``` 这段代码会生成一个空白画布，因为我们还没有定义图形元素。接下来，我们可以将变量am映射为颜色或形状，以更直观地展示数据： ```R mtcars$am <- factor(mtcars$am) # 将am转换为因子变量 ggplot(data=mtcars, aes(x=wt, y=mpg, color=am)) + geom_point() ``` 或者，我们也可以将am映射为形状： ```R GGplot(data=mtcars, aes(x=wt, y=mpg, shape=am)) + geom_point() ``` 𐟓ˆ 拟合曲线除了简单的散点图，我们还可以尝试拟合曲线来探索更复杂的关系。默认情况下，geom_smooth()使用LOESS局部加权回归。如果你想使用不同的方法，可以指定method参数： ```R ggplot(data=mtcars, aes(x=wt, y=mpg, color=am)) + geom_smooth(method = "lm") # 使用线性回归拟合曲线 ``` 𐟔 深入探索这只是个简单的开始，你可以继续探索更多的变量组合和图形类型，比如添加趋势线、调整颜色和形状等。R语言和ggplot2提供了无限的可能性来展示你的数据。加油！𐟒ꀀ

帮朋友搞定4000万资产配置，心得分享！最近帮一个上市公司的朋友搞定了4000万的资产配置，要求是在确保本金安全的前提下，实现5-10%的预期收益。为了满足这些要求，我列出了几个关键点，供大家参考：资金流动性：这笔4000万的资金是闲置资金，一年后用来买别墅，所以流动性要好，随时可以申赎产品。本金保护：尽量减少本金的浮动，预期收益在5-10%之间。私募策略逻辑：私募产品的策略逻辑要清晰。估值表：必须提供估值表，不看估值表的配置方案一律不考虑。由于手里掌握的私募管理人资源丰富，资金流动性这个要求不难解决，提前沟通好就行。结合朋友的情况，我大致给出了以下配置方案：主观多头--中低频：600万（2015-至今最大回撤5-7%，费后年化15%）期货高频--高频：700万（2022.9-至今，最大回撤0.28%，年化28.99%）股票中性--中高频：1000万（2017-至今，最大回撤4.45%，年化11.45%）股指ETF期权、期货--高频：1700万（2022.11-至今，最大回撤0.77%，年化6.64%）至于这几家私募产品的策略逻辑，有机会在尽调笔记中介绍。最后拟合的曲线如图所示：有两点需要说明：股指ETF期权、期货这家高频管理人：这次我和管理人沟通的是新产品，原本是个子策略（卖权+买入正股，同时买入看跌，放弃上行收益来做一个下行的保护），这个子策略可以做到月度0回撤，最差的年份都有8%的收益。我让管理人单独拉出来做一个产品。所以后面的实盘跑出来的效果一定会比预期会高很多，那个最大回撤0.77%，年化6.64%这个老产品，我是用来拟合曲线用，实际效果比这个策略会更好！表现为业绩曲线的收益会更高，回撤会更低。期货高频这家管理人：其实容量很有限，能挪出700的额度也是私人关系，所以这个意外之喜主要是我用来平滑整体曲线和增厚收益的。主观多头这家管理人：实际的业绩实盘表现有10年以上，最大回撤都保持5-7%，产品的一致性很强，关键配置的这个产品还是费后收益，所以实际的曲线收益会更具有进攻性。其实还有很多其他的组合方案，每个方案不仅要结合当下经济现状和未来的宏观预期来谨慎配置，同时还要兼顾投资人的预期和偏好。字数有限，不能展开赘述，如果仅仅是挑几个产品简单配置一下，那不是严格意义上的资产管理。

如何在Origin中进行多曲线线性拟合 𐟧 有时候，我们需要在同一张图中对多组样品数据进行线性拟合，以便比较不同样品之间的差异。这可以通过以下步骤实现： 𐟕𓯸 具体操作： 1️⃣ 首先，绘制XY散点图； 2️⃣ 选择“分析”菜单，然后选择“拟合”，再选择“线性拟合”，最后点击“打开对话框”； 3️⃣ 在“线性拟合”对话框中，选择“从图中指定范围”图标； 4️⃣ 框选整个图，然后点击“确认”即可。这样，你就可以在同一图中对多组数据进行线性拟合了。

𐟓Š 探索三大统计方法 𐟓š 统计学，一个探索数据背后规律的学科，为我们提供了多种强大的统计方法。今天，就让我们一起探索其中的三大基石：线性回归、非线性回归和逻辑回归。 1️⃣ 线性回归 (Linear Regression) 𐟓ˆ 线性回归旨在建模因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。它通过寻找最佳拟合线来最小化数据点到这条线的距离之和。这种方法的模型公式为 Y = o + 11 + B22 + ...，其中Y是因变量，1,2,...是自变量，o是截距，而1,2,...,n则是自变量的系数。线性回归特别适用于预测连续变量，如房价、股票价格等。 2️⃣ 非线性回归 (Nonlinear Regression) 𐟌€ 当数据关系呈现出非线性时，非线性回归就派上了用场。它通过寻找最佳拟合曲线来描述复杂的非线性数据模式。模型公式更为灵活，如指数模型、对数模型等。这种方法在描述复杂的生物学过程和模拟自然界中的非线性现象时非常有用。 3️⃣ 逻辑回归 (Logistic Regression) 𐟔 逻辑回归则专注于处理二分类问题，它通过逻辑函数将线性回归的输出映射为一个概率值来预测二元响应变量的概率。在处理如患者是否患病、客户是否购买产品等二分类问题时，逻辑回归大显身手。此外，它还可以扩展到多分类问题，如手写数字识别、文本分类等。 𐟔 这三大统计方法各有千秋，选择哪种方法取决于数据的特性和问题的需求。现在，你是否对它们有了更深入的了解呢？

免疫浸润研究揭秘：生信分析的必看指南𐟔 𐟌ˆ 免疫系统，这个复杂而强大的身体防御网络，如何通过科学的方法进行深入探索？ 𐟍… 今天，我们将一起揭开免疫浸润研究的神秘面纱！免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成，它们共同维持着我们身体的生理平衡。 𐟒™【分析目的】 𐟑‰𐟏𜱮 通过差异分析筛选出与疾病相关的基因，用校正前后的箱线图、火山图、热图直观展示（3-4个图）； 𐟑‰𐟏𜲮 探究疾病与免疫细胞浸润之间的潜在联系，用堆叠图、热图、小提琴图深入分析（6-8个图）； 𐟑‰𐟏𜳮 应用加权基因相关网络分析（WGCNA）构建共表达网络，筛选出候选的生物标志物或治疗靶点（聚类图、热图，6-8个图）； 𐟑‰𐟏𜴮 对免疫相关的差异基因进行GO和KEGG富集分析，探讨其分子功能和生物学过程（气泡图、柱状图、circos图，4-6个图）； 𐟑‰𐟏𜵮 构建基于免疫因素的风险评分模型，并进行验证（森林图、拟合曲线图、曲线图、折线图，6-12个图）； 𐟑‰𐟏𜶮 制作列线图，使预测模型结果更真实，有助于疾病评估（森林图、曲线图，4-6个图）。 𐟒™【临床意义】 ☑️1. 分析免疫学特征与基因特征之间的关联，预测疾病对免疫治疗的反应； ☑️2. 建立新的列线图，改善日常临床实践中的风险分层； ☑️3. 开发可靠的生物标志物，预测疾病患者的预后和治疗反应； ☑️4. 理解疾病中关键调控分子，更准确地估计术后患者的长期结果； ☑️5. 采用生物信息学方法筛选和分析可能与疾病免疫微环境和预后相关的基因； ☑️6. 提供免疫影响患者临床结果的机制见解，确定疾病的潜在预后和治疗靶点； ☑️7. 从基因层面开发和验证新的预后模型，为个性化治疗提供指导。 𐟒™【推荐范围】心血管内科、神经内科、神经外科、骨科、妇产科、耳鼻喉科、皮肤科、呼吸内科等多学科领域。 𐟓š今天的分享就到这里，希望能帮助到大家更好地理解和应用免疫系统。如果有任何问题，欢迎在评论区交流哦～

如何绘制标准曲线：简单5步搞定！嘿，大家好！今天我们来聊聊如何绘制标准曲线。其实这个过程非常简单，只需要几步就搞定啦！𐟎‰ 第一步：输入数据首先，我们需要把实验数据输入到Excel表格里。比如说，我们有一组不同浓度的溶液，在紫外线下测得的吸光度数据。像这样：浓度 (M) 0.4 0.2 0.3 0.1 0.5 吸光度 (A) 0.144 0.428 0.731 1.012 1.118 第二步：选中数据接下来，选中你输入的数据。比如说，选中浓度和吸光度的列。第三步：插入散点图然后，点击Excel的“插入”选项卡，选择“散点图”。这样，你就能看到一个散点图啦！第四步：添加趋势线在散点图上，点击“趋势线”按钮。这样，Excel会自动为你拟合一条曲线。第五步：显示公式和R平方值最后，点击趋势线上的“显示公式”按钮，这样你就能看到拟合曲线的方程啦！同时，你也能看到R平方值，这个值越接近1，说明拟合得越好。小结就这样，简单几步，你就能轻松绘制出标准曲线啦！是不是很简单呢？赶紧试试吧！𐟓ˆ 希望这篇文章对你有帮助，如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

科研绘图必备：Origin软件使用指南在科研领域，论文的发表至关重要，而科研绘图则是论文发表中不可或缺的一环。对于编辑来说，高质量的论文配图能够提升文章的整体水平，显示出文章的高原创性，从而降低被拒稿的概率。对于读者来说，精美的配图不仅能提高阅读兴趣，还能加深印象，增加文章的转载量。 Origin是由OriginLab公司开发的科研绘图软件，适用于科学绘图和数据分析，支持各种2D/3D图形。它具备强大的数据分析功能，包括统计、信号处理、曲线拟合和峰值分析等。今天，我们将重点介绍如何使用Origin进行数据导入、绘图操作以及图片合并与导出等技巧，帮助大家轻松掌握Origin科研绘图的精髓！

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