使用drc包，如何在40种curid药物中获得EC50大于参考药物的值？

问题描述

我的数据包含 40 种药物的剂量反应曲线。通过使用drc包，我可以确定每种药物的EC50值，需要提取EC50值大于参考药物的药物。在示例中，只有 4 种药物，因此我可以轻松区分哪些药物具有最佳值。但是，40多种药品，没有分拣流程是不可能的。

如何提取summary()的系数并对其进行处理以轻松区分？我做到了分别适合所有药物的 40 drm() 函数。但我认为有一个更合理的过程。

这是我的示例代码

drug_name <- rep(c("A","B","C","D"),times = 1,each = 8)
drug_conc <- rep(c(1e-06,1e-07,1e-08,1e-09,1e-10,1e-11,1e-12,1e-13),times = 8,each = 1)
result <- c(103.9290648,92.37710525,51.00748095,9.179793842,1.996017393,6.731109782,107.2191305,78.10471293,40.5521108,3.557031123,1.731565561,7.481358657,5.688797044,6.313685777,77.83258904,70.47677041,71.95714808,55.37764603,9.769341654,1.261834755,1.640337782,0.569511534,91.81329169,108.3473796,110.1291696,49.28101502,12.58068263,2.729799426,0.43526533
)

raw <- data.frame(drug_name,drug_conc,result)
raw

library(drc)
start.LL4 <- drm(result ~ drug_conc,curveid = drug_name,fct = LL.4(names = c(b = "slope",c = "basal",d = "max",e = "EC50")),pmodels = data.frame(slope = drug_name,basal = drug_name,max = drug_name,EC50 = drug_name),data = raw)

summary(start.LL4)

解决方法

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