BioCurve Analyzer：一款助力生物响应曲线精准解析的创新利器

在植物生物学等研究中，剂量 - 响应（DR）和时间 - 事件（TE）数据常见且重要，可用于评估化合物效力等。现有分析工具存在局限，研究人员开发 BioCurve Analyzer。它能分析多种曲线，精准估算 ED50/T50，为多领域研究提供有力支持。

　　在生命科学的研究旅程中，剂量 - 响应（DR）数据和时间 - 事件（TE）数据就像两把神秘的钥匙，蕴含着生物体对各种刺激的反应奥秘。在植物生物学领域，DR 数据记录着植物面对不同浓度化学物质时，生理或生化反应的变化；TE 数据则追踪着植物在特定处理下，诸如发芽、开花等重要生命事件发生的时间轨迹。通过分析这些数据得到的关键指标，如能引发 50% 最大响应的有效剂量 ED₅₀（在不同情境下也被称为有效浓度 EC₅₀或抑制浓度 IC₅₀ ），以及达到 50% 最大响应所需时间 T₅₀，对于评估新型除草剂、探究植物生长规律等研究起着举足轻重的作用。

然而，探寻这些数据背后的真相并非易事。传统用于估算 ED₅₀的工具，像 GraphPad、MS Excel 和 Cheburator 等，存在诸多缺陷。例如，在处理数据时，需要对剂量进行对数转换，这就导致剂量为零的响应数据被排除在外，而且操作过程往往需要大量的人工干预，面对庞大的数据集时效率极为低下。随着开源统计环境 R 的兴起，相关的 R 包如 drc 虽然为药理学研究带来了新的曙光，但使用起来仍有一定难度。一些基于 R 开发的网络工具，如 Autoplate、IncucyteDRC 等，虽然提供了更友好的界面，但大多只能适用于特定的实验，难以满足不同研究场景的需求，在分析双相曲线等复杂数据时更是力不从心。在估算 T₅₀时，传统方法忽略了时间 - 事件数据中固有的不确定性，容易得出误导性的结论。而现有的 R 包 drcte 虽能改进这一问题，但缺乏便捷的网络应用，让实验人员使用起来不太方便。

为了攻克这些难题，来自美国加利福尼亚大学河滨分校（University of California, Riverside）的研究人员 Zenan Xing、James Eckhardt、Aditya S. Vaidya 和 Sean R. Cutler 等展开了深入研究。他们开发出一款名为 BioCurve Analyzer 的开源 Shiny 应用程序，相关研究成果发表在《Plant Methods》上。

在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，基于 R 语言进行程序开发，利用众多 R 包实现不同的功能，如 shiny 系列包用于构建交互界面，tidyverse 等包处理输入数据，drc、drcte 等包进行数据拟合和模型选择 。其次，通过整合多种已有的分析方法，如用于估算 ED₅₀的 Ritz - Gerhard 法、Serra - Greco 法和 Reed - Muench 法，以及用于估算 T₅₀的非参数模型等，增强了应用程序分析不同类型数据的能力。

下面来看看具体的研究结果：

• 主要功能：BioCurve Analyzer 采用直观的选项卡式设计，设有数据输入、ED₅₀/T₅₀估算和绘图三大主要功能模块。在数据输入模块，用户只需提供整洁格式的原始数据，无论是通过 Excel 文件上传还是直接粘贴，都能方便地在主面板中查看数据表格和简单折线图。在 ED₅₀/T₅₀估算模块，用户可根据实验目的选择合适的模型，应用程序会借助 Akaike 信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）等指标，帮助用户筛选出最佳拟合模型。之后，用户还能确定是计算相对还是绝对的 ED₅₀/T₅₀值，最终得到包含估算值、标准误差和置信区间等信息的表格。在绘图模块，用户不仅能基于选定模型生成曲线，还能对图形的布局、外观进行个性化修改，包括图例、字体、线条颜色等，并且可以下载表格、图形和绘图代码报告。
• 候选模型多样：针对不同类型的数据，BioCurve Analyzer 提供了丰富的候选模型。对于剂量 - 响应曲线，若曲线呈单调型，四参数对数逻辑模型常用于描述典型对称曲线，五参数模型以及 Weibull I 和 Weibull II 模型更适合不对称曲线；对于双相曲线，则有 Brain - Cousens 和 Cedergreen - Ritz - Streibig 模型可供选择。在分析时间 - 事件数据时，既有四参数对数逻辑模型、Weibull 模型和对数正态模型等参数模型，也有非参数最大似然估计器（NPMLE）模型和核密度估计器（KDE）模型等非参数模型。
• 多种 ED₅₀估算方法：该应用程序整合了三种估算 ED₅₀的方法。默认的 Ritz - Gerhard 法适用于标准 S 形或单调剂量 - 响应曲线；Serra - Greco 法通过插值法，能够有效估算双相曲线的高低两个 ED₅₀值；对于无法用现有模型拟合的不完整剂量 - 响应曲线，Reed - Muench 法可通过线性插值估算绝对 ED₅₀值。
• 模型评估的统计检验：在分析剂量 - 响应数据时，BioCurve Analyzer 引入了失拟检验、Neill 检验、无效应检验和 “参数≠0” 检验这四种统计检验方法，用于评估最佳拟合模型的适用性，帮助研究人员更全面地了解模型。
• 应用示例验证：研究人员运用 BioCurve Analyzer 对已发表的剂量 - 响应和时间 - 事件数据集进行分析。在分析受体 / 配体介导的 PP2C（II 型 C 蛋白磷酸酶）抑制试验的剂量 - 响应数据时，对于不同的激动剂和拮抗剂，应用程序生成的剂量 - 响应曲线与预期相符，并且统计分析表明所选模型能有效表征数据。在分析拟南芥种子休眠的时间 - 事件数据集时，估算的 T₅₀值也与先前研究一致。

研究结论和讨论部分指出，BioCurve Analyzer 成功实现了对剂量 - 响应数据和时间 - 事件数据的高效分析。它以用户友好的界面，逐步引导用户完成 ED₅₀/T₅₀的估算过程，并且提供了相对和绝对两种数值的计算结果。在估算 ED₅₀时，三种不同的方法能满足不同场景的需求，确保结果的有效性。通过实际的生物学示例验证，该应用程序能够准确地估算 ED₅₀/T₅₀，这对于比较农用化学品的效力、揭示生物途径中关键因素的作用等应用具有重要价值，为生命科学和健康医学等多个领域的研究提供了强大而实用的工具，极大地推动了相关领域的研究进展。