细菌生长曲线（logistic / sigmoid），R中有多个解释变量

Question

目标：我希望通过多次治疗获得生长曲线的回归（ggplot曲线和模型参数）。

我有细菌培养物的数据C = {a，b，c，d}在养分来源上生长N = {x，y}。

他们理想化的生长曲线（每小时测量细胞培养物的浊度）看起来像这样：

有8条不同的曲线可以获得系数和曲线。我如何一次性完成数据框，将不同的处理方式作为非线性回归的不同组进行处理？

感谢!!!

此问题类似于here发布的未回答的问题。

（理想化数据的源代码，抱歉它不优雅，因为我不是计算机科学家）：

a<-1:20
a[1]<-0.01
for(i in c(1:19)){
  a[i+1]<-1.3*a[i]*(1-a[i])
}
b<-1:20
b[1]<-0.01
for(i in c(1:19)){
  b[i+1]<-1.4*b[i]*(1-b[i])
}
c<-1:20
c[1]<-0.01
for(i in c(1:19)){
  c[i+1]<-1.5*c[i]*(1-c[i])
}
d<-1:20
d[1]<-0.01
for(i in c(1:19)){
  d[i+1]<-1.6*d[i]*(1-d[i])
}
sub.data<-cbind(a,b,c,d)
require(reshape2)
data<-melt(sub.data, value.name = "OD600")
data$nutrition<-rep(c("x", "y"), each=5, times=4)
colnames(data)[1:2]<-c("Time", "Culture")


ggplot(data, aes(x = Time, y = OD600, color = Culture, group=nutrition)) +
  theme_bw() + xlab("Time/hr") + ylab("OD600") +
  geom_point() +  facet_wrap(~nutrition, scales = "free")

Answer 1

如果您熟悉来自group_by的{​​{1}}功能（包含在dplyr中），那么您可以按文化和营养对数据进行分组，并使用{{1}为每个群组创建模型}。我认为这vignette正在达到你想要完成的目标。以下是一站式代码：

tidyverse

如果没有人去，你可以分开broom以便更好地理解。我使用的是GAM，但是你可以用你想要的任何型号替换它，包括sigmoid。