Das Gegenteil vom Logarithmus bei Proteinmassen?
Hallo,
Ich muss für mein Studium Proteinmassen berechnen. Wir haben ein Gelbild nach einer SDS-Page, davon habe ich schon die Laufstrecke und EF-Wert berechnet und soll nun für jede Fraktion auch die Masse berechnen. Für die lineare Regression nehme ich ja den Logarithmus der Masse (log) , aber wie entlogarithmieren ich vernünftig um auf das richtige Ergebnis zu kommen?
Als Beispiel:
Mit der logarithmierten Masse erhalte ich für eine Bande 1,9037 kDa. Ich hatte gedacht, indem ich einfach 10^1,9037 rechne, damit komme ich aber auf ca 85kDa, die Bande liegt aber ganz klar unter der 75 kDa Markierung. Über Excel habe ich leider keinen Weg gefunden.
Hat da jemand einen Tipp?
Vielen Dank im Voraus!
Nimmst du den 10er-Logarithmus („log“)?
Ja genau
2 Antworten
Ich verstehe wohl zu wenig von deiner Aufgabenstellung und den Begrifflichkeiten, insbesondere nicht, warum du vor der Regression logarithmierst. Wahrscheinlich hast du exponentiell wachsende Daten und machst die Transformation, um eine lineare Regression durchzuführen. Wenn du dann alles wieder 10 hoch nimmst, würde ich nicht unbedingt einen guten Fit erwarten.
Die Aufgabenstellung besagt dass wir dne Logarithmus nehmen sollen, was auch an sich imemr gemacht wird bei der Massenbestimmung - jedenfalls mussten wir es jis jetzt immer so machen. Die Regression ist ja einfach um die Geradengleichung zu erhalten, die den negativen linearen Zusammenhang beschreibt.
Gibt es denn eine andere Möglichkeit zur Berechnung?
Danke für die Antwort!
Das wird evtl. an Rundungsfehlern oder falscher Berechnung (Eingabe?) liegen; jedenfalls ist die Gegenrechnung zum Logarithmieren das Potenzieren.
Und 10^1,9037 ist nicht ca. 85 sondern ca. 80,11 (aber immer noch über dem Wert, der wohl rauskommen sollte...).
Rechnest Du z. B. log(75), erhältst Du 1,875061. Machst Du nun die "umgekehrte" Rechnung 10^1,875061 kommst Du wieder auf 75 (74,99995).
Ui, jetzt wird's schon recht themenspezifisch, und mein Thema ist das leider nicht, daher kann ich auch nicht wirklich bei einer Fehleranalyse helfen.
Ich weiß z. B. nicht, was die Vorgabe ist, und was daraus berechnet wird. Mit der Kalibiriergeraden (sofern diese korrekt ist) kannst Du das x (=Rf-Wert) nur ermitteln, wenn Du das y kennst, also diese logarithmierten 1,9299(917). Und dieser Wert ergibt potenziert mit Basis 10 diese 85,11.
Gehst Du nun umgekehrt von 75 kDa aus, ergibt das logarithmiert ca. 1,8751, und daraus ergäbe sich ein Kf-Wert mit dieser Kalibrierfunktion von 0,2444.
Danke erstmal für die Antwort!
Also Rundungsfehler sind es leider nicht, ich habe das häufiger ausgerechnet, mal mit vielen Nachkommastellen und mal mit weniger aber es kommt immer dasselbe heraus..
Genau so hab ich es auch gemacht, das war von mir ungenau aufgeschrieben, entschuldige. Der Wert wäre z.b 1,9299543 kDa (logarithmiert) und Excel berechnet damit 85,105. Bei einer Bande bei knapp unter 20 kDa, kommt auch ein Ergebnis von 10 heraus.
Könnte es sonst am RF wert liegen? Ich habe ihn ja mit der Gleichung der Linearen Regression durch die Kalibriergerade berechnet, die Excel vorgibt: y= - 1,5714*x+2,2592
Und für x den RF Wert, zB 0,2095.
Da die Werte realistisch sind und von einer früheren Gruppe stammen müssten sie ja auch sinnvoll sein, aber ich kann mir leider nicht erklären, warum die Berechnungen so stark abweichen..