Transposition VBA pour compatibilité Excel

Le 22/05/2023 à 16:56

Bonjour,

J'aurais besoin d'une macro qui me permettrais de calculer une courbe de régression un peu spéciale sur excel. J'ai trouvé une macro sur internet (oui, je n'ai pas les capacités de créer cela moi-même :-) ), mais j'ignore pour quelle version d'excel elle a été prévue mais en tout ca elle n'est pas compatible avec win 10

Je vous la laisse avec toutes les explications. Si quelqu'un sait voir pourquoi ça ne fonctionne pas, ça m'aiderait beaucoup...

L'idée est de pouvoir extraire les paramètres A, B, C, D et E de la courbe ainsi que le EC50 et le R2.

Merci d'avance!!!!

NB : le lien du site à partir duquel j'ai extrait ce code est dans le VBA, mais ne pouvant pas publier de lien, j'ai remplacé les / par des * et supprimé www(je trouvais ça quand même important que les sources restent)

function [cf,G]=L5P(x,y,varargin)
%L5P Five Parameters logistic regression
% The Five Parameters Logistic Regression or 5PL nonlinear regression model
% is commonly used for curve-fitting analysis in bioassays or immunoassays
% such as ELISAs or dose-response curves. The standard dose-response curve
% is sometimes called the five-parameter logistic equation.
% It is characterized by it’s classic “S” or sigmoidal shape that fits the
% bottom and top plateaus of the curve, the EC50, and the slope factor
% (Hill slope). This curve is symmetrical around its inflection point. To
% extend the model to handle curves that are not symmetrical, the Richards
% equation adds an additional parameter, which quantifies the asymmetry.
% This equation is sometimes referred to as a five-parameters logistic
% equation.
% The 5PL equation is:
% F(x) = D+(A-D)/((1+(x/C)^B)^E)
% where:
% A = Minimum asymptote. In a bioassay where you have a standard curve,
% this can be thought of as the response value at 0 standard concentration.
%
% B = Hill's slope. The Hill's slope refers to the steepness of the curve.
% It could either be positive or negative.
%
% C = Inflection point. The inflection point is defined as the point on the
% curve where the curvature changes direction or signs. C is the
% concentration of analyte where y=(D-A)/2.
%
% D = Maximum asymptote. In an bioassay where you have a standard curve,
% this can be thought of as the response value for infinite standard
% concentration.
%
% E = Asymmetry factor. When E=1 we have a symmetrical curve around
% inflection point and so we have a four-parameters logistic equation.
%
% Syntax: [cf,G]=L5P(x,y,st,L,U)
%
% Inputs:
% X and Y (mandatory) - data points.
% X is a Nx1 column vector and Y must have the same rows number
% of X. If Y is a NxM matrix (N points and M replicates), L5P
% will generate a column vector computing means for each row.
% The standard deviations of the rows will be used as weights of
% regression.
%
% st = starting points. This is a 1x5 vector of starting points
% that have to be used to start the process of not linear
% fitting. If this vector is not provided, L5P will set the
% starting points on the basis of x and y data.
%
% L = Lower bounds of parameters. This is a 1x5 vector of lower
% bounds of the 5 parameters. If this vector is not provided, L5P
% will set it on the basis of x and y data.
%
% U = Upper bounds of parameters. This is a 1x5 vector of upper
% bounds of the 5 parameters. If this vector is not provided, L5P
% will set it on the basis of x and y data.
%
% Outputs:
% cf = the FIT object
% G = goodness-of-fit measures, for the given inputs, in the
% structure G. G includes the fields:
% -- SSE sum of squares due to error
% -- R2 coefficient of determination or R^2
% -- adjustedR2 degree of freedom adjusted R^2
% -- stdError fit standard error or root mean square error
%
% Example:
%
% x=[0 4.5 10.6 19.7 40 84 210]'; y=[0.0089 0.0419 0.0873 0.2599 0.7074 1.528 2.7739]';
%
% Calling on MatLab the function: [cf,G]=L5P(x,y)
%
% Answer is:
%
% cf =
%
% General model:
% cf(x) = D+(A-D)/((1+(x/C)^B)^E)
% Coefficients (with 95% confidence bounds):
% A = 0.0009063 (-0.08996, 0.09177)
% B = 1.515 (0.3517, 2.678)
% C = 108 (-659.2, 875.3)
% D = 3.784 (-5.297, 12.87)
% E = 1 (-10.35, 12.35)
%
% G =
%
% sse: 0.0012
% rsquare: 0.9998
% dfe: 2
% adjrsquare: 0.9994
% rmse: 0.0245
%
% hold on; plot(x,y,'ro'); plot(cf,'r'); hold off
% this will plot the curve.
%
% Created by Giuseppe Cardillo
% giuseppe.cardillo-edta@poste.it
%
% See also L5Pinv, L4P, L4Pinv, L3P, L3Pinv
%
% To cite this file, this would be an appropriate format:
% Cardillo G. (2012) Five parameters logistic regression - There and back again
% mathworks.com*matlabcentral*fileexchange*38043

%--------------------Input errors handling section-------------------------
p = inputParser;
addRequired(p,'x',@(x) validateattributes(x,{'numeric'},{'column','real','finite','nonnan','nonempty'}));
addRequired(p,'y',@(x) validateattributes(x,{'numeric'},{'2d','real','finite','nonnan','nonempty'}));
addOptional(p,'st',[],@(x) validateattributes(x,{'numeric'},{'row','real','finite','nonnan','ncols',5}));
addOptional(p,'L',[],@(x) validateattributes(x,{'numeric'},{'row','real','nonnan','ncols',5}));
addOptional(p,'U',[],@(x) validateattributes(x,{'numeric'},{'row','real','nonnan','ncols',5}));
parse(p,x,y,varargin{:});
st=p.Results.st; L=p.Results.L; U=p.Results.U;
clear p
assert(size(x,1)==size(y,1),'X and Y must have the same rows number')
assert(size(x,1)>=5,'Not enough Data points')
% if y is a matrix, compute means and standard deviations
if ~isvector(y)
we=std(y,0,2);
y=mean(y,2);
else
we=zeros(size(x));
end
%set the starting points:
% A is the lower asymptote so guess it with min(y)
% B is the Hill's slope so guess it with the slope of the line between first and last point.
% C is the inflection point (the concentration of analyte where you have
% half of the max response) so guess it finding the concentration whose
% response is nearest to the mid response.
% D is the upper asymptote so guess it with max(y)
% E is the asymmetric factor and so guess it with no asymmetry (E=1).
slope=(y(end)-y(1))/(x(end)-x(1));
if isempty(st)
[~,Idx]=min(abs((y-((max(y)-min(y))/2))));
st=[min(y) sign(slope) x(Idx) max(y) 1];
end
%set the bounds. Of course all lower bounds are 0 and all upper bound are
%Inf. Anyway, if the slope is negative the lower bound of B is -Inf and the
%upper bound is 0.
if isempty(L)
L=zeros(1,5);
if slope<0
L(2)=-Inf;
end
end
if isempty(U)
U=Inf(1,5);
if slope<0
U(2)=0;
end
end
%-----------------------------Fit the data---------------------------------
fo = fitoptions('method','NonlinearLeastSquares','Lower',L,'Upper',U);
set(fo,'Startpoint',st);
if all(we) % if y was a matrix use std as weights for fitting
set(fo,'Weights',we);
end
ft = fittype('D+(A-D)/((1+(x/C)^B)^E)',...
'dependent',{'y'},'independent',{'x'},...
'coefficients',{'A', 'B', 'C', 'D', 'E'});
[cf,G] = fit(x,y,ft,fo);

Edit modo : merci de mettre le code entre balises SVP avec le bouton </>

Le 22/05/2023 à 21:29

Bonjour Cindy,

Ce n'est absolument pas Excel ou du VBA (sujet déplacé), c'est fait pour MATLAB

MATLAB est une plateforme de calcul numérique et de programmation

Le lien est ici

https://fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/38043-five-parameters-logistic-regression-there-...

A+

Le 27/05/2023 à 12:22

bonjour,

oui, j'avais compris mais j'aurais aimé le transposer en VBA. Ce n'est absolument pas possible donc🤔😢

merci quand même

bonne journée

Le 27/05/2023 à 13:51

Bonjour Cindy,

Ce doit être faisable, mais faut-il que cela intéresse quelqu'un

A+

Le 27/05/2023 à 15:01

bonjour BrunoM45, Cindy,

je me demande une autre chose, n'est-ce pas possible de transférer des données d'Excel à Matlab et de récupérer le résultat.

Cette regression est assez compliquée, une régression plus ordinaire est faisable.

Avez-vous quelque données, le graphique et le "Trendline" qui vous convient le plus ?

Le 27/05/2023 à 15:17

Bonjour,

Non , c'est pour une utilisation pour toute une équipe donc matlab ne sera pas possible malheureusement 😢.

l'intergration est de type régression non linéaire à 5parametres. Graphpad le permet également mais tout le monde ne l'a pas non plus. Et idéalement, après, je dois calculer la dérivée de cette régression pour pouvoir calculer l'aire sous la courbe 😕. Donc bien compliqué avec excel je m'en rends compte...

Niveau données , c'est une série de dilution de 3 en 3 ( départ 200) et des données d'absorbance de l'autre, allant de 100 a 60000 grosso modo . Mais bon, je pense que c'est mort via excel 🤣

merci quand meme

Excellente journée

Le 27/05/2023 à 15:24

un lien ???

https://help.xlstat.com/6457-run-4-or-5-parameter-logistic-regression-excel

Le 19/10/2023 à 10:00

J'ai laissé tomber, même des programmes d'analyse payants donnent des résultats différents entre eux (graphpad par exemple ne me donne pas le même résultat que mon ancien programme softmaxpro car il y a tout un tas de variables et soit ce ne sont pas les mêmes auxquelles on a accès soit on ne sait pas les paramètres mis par défaut.

Merci pour votre aide en tout cas et désolée de ne pas voir répondu plus tôt mais vacances + changement d'équipe + rentrée scolaire. Je tente à nouveau de respirer :-)

Le 19/10/2023 à 10:02

Edit : doublon

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