A user-friendly MS Excel® spreadsheet as a freeware (R-BioXL) was developed to fit mathematical models to experimental data. (R-BioXL is available to everyone at https://drive.google.com/drive/folders/1GyjT3Z_CJQZu6ASb4LQBlS-ajLa_nF6X?usp=sharing) Initially, users are expected to enter their X-Y data and define their parameters of the model. Then, a model equation should also be entered again by users. Users can visualize data (scatter plot) and model fit (line plot) with the defined initial estimates of parameters on the same graph by default. Squared differences between experimental data and model estimates are calculated automatically. Users can change the initial estimates of the parameters to make the model closer to the data instantly, and Solver Add-In of Excel® should be used to minimize the sum of squared error by changing the parameter values. After the parameters are obtained, standard errors (by using “SolverAid” macro), 95 and 99% confidence intervals of the parameters, p values to determine the statistical significance of the parameters, and goodness-of-fit indices are calculated as the last step. All results can be saved on a different Excel® working page. Whole procedure takes a couple of minutes (~3 to 10 min) depending on the Excel® experience of the user. The utility, accuracy and reliability of the spreadsheet was shown by applying two-parameter (non-linear) Michealis-Menten equation for enzyme kinetics, three-parameter (linear) van Deemter equation for chromatography, and four-parameter (non-linear) modified Gompertz equation for microbial growth. In conclusion, R-BioXL can be safely and freely used to describe the experimental data with Excel® knowledge, without any skills in programming and without additional cost for other software package.
Deneysel verilere matematik modelleri uydurmak için ücretsiz yazılım olarak kullanıcı dostu bir MS Excel® hesap çizelgesi aracı (R-BioXL) geliştirilmiştir. (R-BioXL https://drive.google.com/drive/folders/1GyjT3Z_CJQZu6ASb4LQBlS-ajLa_nF6X?usp=sharing bağlantısından herkese açıktır) Başlangıçta, kullanıcıların X-Y verilerini bu araca girmeleri ve model parametrelerini tanımlamaları beklenmektedir. Daha sonra model denkleminin de yine kullanıcılar tarafından girilmesi gerekmektedir. Kullanıcılar verileri (dağılım grafiği) ve model uyumunu (çizgi grafiği) girilen ilk parametre değerleri ile aynı grafik üzerinde varsayılan olarak gözlemleyebilmektedirler. Deneysel veriler ve model tahminleri arasındaki farkların karesi otomatik olarak hesaplanmaktadır. Kullanıcılar modeli verilere anında daha yakın hale getirmek için parametrelerin ilk değerlerini değiştirebilir. Excel®’in Çözücü eklentisi parametre değerlerini değiştirerek hataların karesinin toplamını en aza indirmek için kullanılmalıdır. Parametreler elde edildikten sonra son adım olarak standart hatalar (“SolverAid” makrosu kullanılarak), parametrelerin %95 ve %99 güven aralıkları, parametrelerin istatistiksel anlamlılığını belirlemek için p değerleri ve uyum iyiliği indeksleri hesaplanır. Tüm sonuçlar farklı bir Excel® çalışma sayfasına kaydedilebilir. Tüm bu prosedür, kullanıcının Excel® deneyimine bağlı olarak birkaç dakika (~3 ila 10 dakika) sürebilir. Aracın kullanımı, doğruluğu ve güvenilirliği enzim kinetiği için iki parametreli (doğrusal olmayan) Michealis-Menten denklemi, kromatografi için üç parametreli (doğrusal) van Deemter denklemi ve mikrobiyal büyüme için dört parametreli (doğrusal olmayan) modifiye Gompertz denklemi uygulanarak gösterilmiştir. Sonuç olarak, R-BioXL, Excel® bilgisi ile deneysel verileri tanımlamak için, herhangi bir programlama becerisi gerektirmeden ve diğer yazılım paketleri için ek maliyet olmadan güvenle ve serbestçe kullanılabilir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Food Engineering |
Journal Section | Research Papers |
Authors | |
Publication Date | December 18, 2024 |
Submission Date | May 31, 2024 |
Acceptance Date | December 6, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 22 Issue: 3 |