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異構(gòu)體分析時分組回歸有什么意義?

更新時間:2022-10-24瀏覽:1181次

  異構(gòu)體分析參照液相色譜法測定。參與構(gòu)造交互項(xiàng)的各組成部分對被解釋變量的影響依賴于交互項(xiàng)中其他部分的取值。
 
  蛋白類藥物具有的翻譯后修飾,如糖基化、N末端的焦谷氨酸化、C末端的賴氨酸截除、氧化、脫酰胺等,這些不同的翻譯后修飾組合可使蛋白分子產(chǎn)生無數(shù)種電荷異構(gòu)體。
 
  另外,單抗在特定的條件下會發(fā)生降解、斷裂,形成低分子量的片段。這些異構(gòu)體對于蛋白藥物的穩(wěn)定性及生物學(xué)功能發(fā)揮具有重要影響,需要用合適的方法進(jìn)行分析。
 
  交互項(xiàng)和分組回歸關(guān)系在比較關(guān)鍵變量在兩個子群體的不同影響時,個人認(rèn)為交乘項(xiàng)和分樣本回歸作用是一樣的。這個一樣建立在兩個子群體的分布是一致的假設(shè)之下。如果子群體A和子群體B的分布不一樣,那么用交乘項(xiàng)更合適。
 
  交互項(xiàng)的加入,使得實(shí)證分析可以考察替代或互補(bǔ)效應(yīng),在分析兩個解釋變量的關(guān)系時運(yùn)用交叉項(xiàng)就比較有優(yōu)勢。交互項(xiàng)回歸是基于全樣本,分組回歸則可能會存在個別組別樣本量過少的情況,從而導(dǎo)致根本無法估計(jì)或估計(jì)效率下降。
 
  此外,就像上面說的,在有的時候,分組變量的選取是基于某個連續(xù)變量而非虛擬變量,因而如何對連續(xù)變量進(jìn)行合適的劃分以作為分組依據(jù)可能也是個問題等。
 
  分組回歸只能說明X對Y的影響在不同組別存在差異,但該差異是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性,還要借助于交互項(xiàng)檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)。(即使做了分組也需要做交互項(xiàng))一般建議優(yōu)先考慮交互項(xiàng)回歸,之后再嘗試分組回歸。

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