問題：一批植物材料，設定了不同梯度的溫度，每個處理重複3次，並測定了相對電導率，想計算各種基因型的半致死溫度。
方法：採用文獻《應用logistic方程確定植物組織低溫半致死溫度的研究》的方法進行計算。
前言：很遺憾，r語言自帶的nls函式（nls(ddl ~ sslogis(temp, a, b, c)）無法執行，主要緣故是資料問題。因此，根據查詢的文獻，從手動開始計算，到程式設計一次性完成。
文獻涉及的logistic方程如下：
y =k
/(1+
a∗e(
−b∗x
))y=k/(1+a*e^)
y=k/(1
+a∗e
(−b∗
x))問題改為涉及對引數k，a
和bk，a和b
k，a和
b的求解，半致死溫度的求解公式如下：
l t50
=lna
/blt_=ln/b
lt50=
lna/
b關鍵步：參考文獻需要對原始的電導率作如下轉換：
y ′=
(k−y
)/y=
a∗e(
−b∗x
)y'=(k-y)/y=a*e^
y′=(k−
y)/y
=a∗e
(−b∗
x)上述方程進行對數轉換：
l ny
′=ln
a−b∗
xln=ln-b*x
lny′=l
na−b
∗x進一步lny
′=ln
(k−y
)/yln=ln
lny′=l
n(k−
y)/y
式中，y
yy是原始的相對電導率（去掉%的值），k
=100
k=100
k=100。
通過l ny
′lnlny′
即可對x
xx做普通的線性回歸，獲得lna
和bln和b
lna和
b的值。
最後要求解k
kk，採用等距離的3個y
yy值求解，方法如下：
k =(
y22∗
(y1+
y3)−
2∗y1
∗y2∗
y3)/
(y22
−y1∗
y3)k=(y_^2*(y_+y_)-2*y_*y_*y_)/(y_^2-y_*y_)
k=(y22
∗(y
1+y
3)−
2∗y1
∗y2
∗y3
)/(
y22
−y1
∗y3
)通過上述的步驟，即可獲得logistic方程的各項引數值。之後就是利用r語言程式設計的事了，以及如何實現批量分析的目的。
對原始的電導率資料做所需的對數轉換和均值計算：
df2<
-readxl:
:read_excel
('抗逆性.xls'
,sheet=
1,skip=1)
df2$y<
-log((
100-df2$ddl)
/df2$ddl)
df2a<
-df2 %
>
%select
(clone,y,ddl,temp)
%>
%group_by
(clone,temp)
%>
%summarise
(dm=
mean
(ddl)
,ym=
mean
(y))
lgssf <
-function
(dat,mod=ym~temp,x=temp,y0=dm,tn=3:
5,ts=3)
res2a <
- plyr:
:dlply
(df2a,
"clone"
,lgssf)
>
names
(res2a) # 各植物材料的基因型**[1
]"1"
"2""3"
"4""5"
"6""7"
"8""9"
# 第乙個基因型的結果
> res2a$`1`[c
('equat'
,'lt50'
,'fit')]
$`equat`[1
]"y=21.713/(1+1.148*exp^(-0.127*x))"
$lt50
lt50
-1.089
$fit
$fit$`r2`[1
]0.8356973
$fit$fv
value numdf dendf
20.34531
1.00000
4.00000
$fit$pv
value
0.01073532
res2a$`1`$fig：
到此，所有求解和批量運算都結束了。
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