origin擬合微生物生長曲線

2021-01-15 cocosyaya

主要內容：微生物生長曲線，一般呈現出S型。對微生物生長數據繪製散點圖，然後擬合曲線。

微生物生長曲線，一般呈現出S型。對微生物生長數據繪製散點圖，然後擬合曲線。


數據導入origin，本文以originPro 2019b為例。


選中數據，左下角，點擊繪製散點圖。


依據數據特性和個人喜好，調整坐標軸等設置。


接下來進行擬合。首先選中數據（必選選中要擬合的數據，單擊數據點即選中），上邊菜單欄選擇Analysis>Fitting>Nonlinear Curve Fit>Open Dialog


在setting中，Function Selection界面（一打開即為此默認界面），Category的下拉框裡面選擇Growth/Sigmoidal，Funciton下拉框裡面選擇DoubleBoltzman（BiDoseResp和DoubleBoltzmann最優或者Bihill、Boltzlv、Slogistis等。可以嘗試不同擬合函數的效果進行比較。）



在函數擬合菜單欄（籃框所示）選擇simplex（紅框所示），多次點擊，軟體自動計算，直到方差最小（擬合參數不再發生變化）




最後點擊Fit。


擬合數據統計如圖所示。


回到散點圖。擬合曲線已自動生成，也給了具體擬合公式和R2等數據結果。


相關焦點

  • 線性擬合與曲線擬合,直接在圖上添加擬合曲線、擬合方程、判別係數...
    2、什麼是曲線擬合？真實世界研究中，變量間不一定是線性關係，比如疾病療效與療程長短的關係、服藥後血藥濃度與時間的關係等常呈曲線關係。此時，線性擬合效果不佳，曲線擬合提供了一個很好的解決思路。曲線擬合（Curve Fitting）是指選擇適當的曲線類型來擬合觀測數據，並用擬合的曲線方程分析兩個變量之間的關係。也可以說曲線擬合就是使用某個模型（或者稱為方程），將一系列的數據擬合出平滑的曲線，以便觀察兩組數據之間的內在聯繫，了解數據之間的變化趨勢。通過對數據進行曲線擬合，我們不但能找到數據中潛在的某種規律，還能對數據的變化進行預測。
  • 什麼是曲線擬合?
    那麼，從上式可以看出，模態的曲線擬合是用複數，而不是實數，實際上是在傅立葉域進行擬合。第二個方面，與之前的直線或拋物線擬合相比，FRF曲線比它們更複雜，數據點更多。單個FRF有多少條譜線就有多少個數據點，有多少個測量自由度，就存在多少條這樣的FRF曲線，如果同時有兩個或兩個以上的激勵點，還需要乘以激勵點數，這樣，實際用於擬合的數據點是非常龐大的。
  • ...與曲線擬合,直接在圖上添加擬合曲線、擬合方程、判別係數R2和P值
    1、什麼是線性擬合？線性擬合，顧名思義，針對兩組數據或多組數據，找出一條最佳擬合直線，常用於處理與自變量呈線性關係的因變量。線性擬合是數據處理的常用方法，擬合的目的是對呈現一定數值關係的因變量與自變量找出最佳擬合方程，一般用線性回歸來實現。2、什麼是曲線擬合？
  • 如何擬合Elisa標準曲線
    今天和大家分享使用Originpro 2018學習版以及ELISACalc軟體對Elisa標準曲線進行四參數擬合。下圖是標準品濃度（pg/ml）和酶標儀測得的對應OD值：Step3：進行Logistic曲線四參數擬合。點擊Analysis，Fitting，Nonlinear Curve Fit,Open Dialog…
  • 最小二乘法:氣溫的曲線擬合和評估(從二次到六次多項式曲線擬合,用RMSE評估擬合效果)
    % 利用polyfit()函數進行2次、3次、4次、5次、6次多項式曲線擬合p2 = polyfit(M,T',2);p3 = polyfit(M,T',3);p4 = polyfit(M,T',4);p5 = polyfit(M,T',5);p6 = polyfit(M,T',6);MM = 1:0.1:12;% 利用polyval()函數計算多項式擬合函數的函數值
  • 帶你秒懂「細胞生長曲線」的前因後果
    在細胞達到飽和密度後，停止生長，進入平頂期，然後退化衰亡。為了準確描述整個過程中細胞數目的動態變化，典型的生長曲線可分為生長緩慢的潛伏期，斜率較大的指數生長期，呈平臺狀的平頂期及退化衰亡4個部分。以存活細胞數  (萬/mL)對培養時間(h或d)作圖，即得生長曲線。一般而言，主要研究的是對數生長期的生長曲線。
  • 註冊環保工程師專業基礎考試-環境微生物(批次培養生長曲線)
    一、環境微生物-生長繁殖（生長曲線）將少量細菌接種在培養液中，定時取樣計數，以細菌個數或細菌數目的對數或細菌乾重為縱坐標
  • 單細胞微生物的生長曲線分為幾個時期?
    >2 對數期：細菌代謝旺盛，個體的形態和生理特性比較穩定（調整期和對數期的細菌幾乎不存在種內鬥爭）3 穩定期：有害代謝產物積累，新增細胞數目與死亡細胞數目達到動態平衡，次級代謝產物大量積累，形成芽孢（穩定期的細菌種內鬥爭最激烈）4 衰亡期：細菌數目急劇下降，出現畸形細菌（衰亡期的細菌和無機環境的鬥爭最激烈）單細胞微生物
  • 微生物的生長與繁殖
  • 【基礎教程】Matlab 曲線擬合之polyfit與polyval函數
    xx=linspace(min(x),max(x)); % 繪圖用到的點的橫坐標yy=polyval(p1,xx); % 擬合曲線的縱坐標plot(x,y,'-or',x1,y1,'-ob',xx,yy); % 繪圖，原始數據+擬合曲線hold on;grid on;b0 = [y(1),-1];%設置初始值;Xi=linspace(min(x),max(x)); % 繪圖用到的點的橫坐標b
  • 各種常見的曲線擬合方法
    這個過程稱為「局部」擬合。也就是說，局部擬合對每條FRF數據單獨進行分析，由分析人員判定哪個估計最佳或設法求出所有估計的最佳平均。為了規避這個問題，同時使用所有的FRF作為一組數據，採用最小二乘法找到最佳極點，描述極點的「整體」表達。一旦估計出系統極點，接下來在模態參數估計方程中使用「整體」的極點估計去估算留數。
  • 細菌生長曲線的測定——萬融實驗
    【實驗目的】（1）了解細菌生長曲線的特點及測定的原理。（2）學習用比濁法測定大腸桿菌的生長曲線。【實驗原理】將少量的細菌接種到一定體積的、合適的新鮮液體培養基中，在適宜的條件下進行培養，定時測定培養液中的細菌數量，以細菌數量的對數作縱坐標，生長時間作橫坐標，繪製的曲線為生長曲線。生長曲線是微生物在一定環境條件下於液體培養時所表現出的群體生長規律。
  • 細胞生長曲線的測定 這些問題你遇到過嗎?
    1.MTT比色法測定細胞生長曲線
  • XPS peak擬合xps譜圖的基本操作(分峰+畫圖))
    5.基線中可調整的參數很多，一般可以通過調整high/low BE數值選擇基線的範圍，如果基線跑到曲線上方，有兩種辦法（1是調整BE值，2是調整slope值），backgound type一般選擇shirely，點擊accept
  • 微生物(細胞)生長階段時期監測
    微生物在生長過程會經歷遲緩期數據收集器會根據光學傳感器的數據值，反應微生物生長情況，準確的把握微生物的生長狀態。通過顯示器直接讀取生長曲線，可以判斷微生物在當前培養條件的所處的生長時期。      CGQ系統實時監測生長曲線
  • 第六章 微生物的生長與控制
    、2003、2007、2010、2013、2016、）2、D值（1998、2002、2004、2010、2013、2017、）3、微生物生長與溫度的關係（1999、）4、細菌在液體培養基中的生長曲線（1999、2008、2012、2016、）5、細菌的同步生長與非同步生長
  • 細菌生長曲線大揭秘
    細菌的生長曲線可分為四個時期：遲緩期、對數期、穩定期和衰亡期。每個時期的特點，就是考試的重點。
  • 【微生態常識】微生物的生長、繁殖和發育
    微生物在適宜的環境條件下，不斷地吸收營養物質，並按照自己的代謝方式進行代謝活動，如果同化作用大於異化作用，則細胞質的量不斷增加，體積得以加大，表現為生長。微生物的生長往往伴隨著細胞數目的增加，當細胞增長到一定程度時，就以二分裂方式形成兩個基本相似的子細胞，子細胞又重複以上過程，稱為繁殖。當環境條件適合時，微生物的生長和繁殖始終是交替進行的，從生長到繁殖是一個由質變到量變的過程，這個過程就是發育。
  • Origin繪圖:採用高斯方程對碳量子點TEM粒徑分布柱狀圖的擬合
    今天以譚編之前發表的論文中碳量子點的粒徑分布為例，演示採用高斯方程(Gauss)對柱狀圖進行擬合。圖1是碳量子點（簡稱碳點）的透射電子顯微鏡（TEM）照片。圖1 碳量子點的透射電子顯微鏡照片測試TEM時，可通過儀器對樣品的粒徑進行統計，得到粒徑的分布數據表，並繪製出柱狀圖如圖2所示。
  • 技巧篇 | 雙夾心法標準曲線的擬合方法
    作為一種高靈敏度的定量檢測手段，雙夾心 ELISA 需要通過將樣品的吸光 度值代入相應的標準曲線後才可確定終濃度。因此，標準曲線的繪製和擬合對 於實驗的成功與否至關重要。而對於初學者來說，面對眾多的 ELISA 數據分析 軟體（如 EXCEL、SPSS、CurveExpert、Origin 等等），往往不知如何選擇和使 用。