![]()
Inhoud:
1.  Doel en strekking / Purpose and scope
4.  Benodigdheden / requirements
5.1.     
Algemene aanwijzingen / general instructions
5.2.7.        
Handmatig invoeren / Manual entry
PLA tredecim als Excel-applicatie:  27-Dec-2018 01:09:18
| 
   Dit document is de handleiding en bevat de Microsoft Excel worksheet 
  “PLA in Excel”.  | 
  
   This document is the manual and contains the 
  Microsoft Excel worksheet “PLA in Excel”.  | 
 

| 
   Deze PLA (parallel line assay) rekenmethode is in Microsoft 
  Excel-worksheet geprogrammeerd.  Deze applicatie leest ELISA-plaatbestanden in en vult, tot dertien 
  monsters, per monster een PLA-tabblad met gegevens. De resultaten van deze 
  dertien tabbladen worden gegroepeerd in een tabel en voorzien van een kleur, 
  afhankelijk of de statistiek binnen of buiten specificaties valt.  Deze PLA-rekenmethode is beschreven door Finney en wordt toegepast in 
  dilution assays. Bij deze bepalingen wordt de respons gemeten per verdunning 
  van een test monster en vergeleken met de respons van dezelfde verdunningen 
  van standaard. Door middel van een variantieanalyse wordt aan de hand van 
  F-toetsen en betrouwbaarheid van de berekende potency de validiteit van het 
  resultaat getoetst.  | 
  
   This PLA (parallel line assay) calculation method is 
  programmed in Microsoft Excel. The program is designed to calculate up to thirteen 
  potencies from data measured in a 8 by 12 ELISA format or from linear lists 
  with data. Results are grouped per sample on thirteen separated sheets or 
  grouped together in one sheet. Depending on the calculated statistics results 
  are flagged with a colour to identify results with statistical results out of 
  specification. The PLA calculation method followed was written by 
  Finney and is designed dilutions assays. The measured response of a dilution 
  of a test sample is compared with the response of the same dilution of a 
  standard. By means of analysis of variance a F-test is calculated and used to 
  validate the calculated potency of the test sample.  | 
 

| 
   Het uitgangspunt van de PLA-berekening is dat de logaritme
  van de dosis een lineair verband vertoont met de gemeten respons.  De parallel line assay is een variant van de slope ratio assay (SRA) 
  waar doses uitgezet op een lineaire schaal en responsen een lineair
  verband vertonen. In tegenstelling tot de SRA is bij de PLA geen 
  gemeenschappelijk snijpunt van de blancometing.  Bij testen berekend met de PLA-rekenmethode dient de respons zich dus 
  lineair te verhouden met de logaritme van de toegevoegde dosis. Het meetgebied 
  dient zo gekozen te zijn dat standaard en monster hierin een lineair verband 
  vertonen. Essentieel is ook dat de hellingen van de twee berekende lijnen 
  overeenkomen.  | 
  
   The PLA calculation is based on the fact that 
  the logarithm of the dose has a linear relationship with the 
  measured response. The parallel line assay is a variant of the slope 
  ratio assay (SRA) where doses are plotted on a linear scale and 
  responses have a linear relationship with the doses.  In contrast with SRA, the PLA does not have a common 
  intersection of the blank measurement. In tests using the PLA calculation method, the 
  response must therefore be linear in relation to the logarithm of the added 
  dose. The measuring range must be chosen such that standard and sample herein 
  have a linear relationship. It is also essential that the slopes of the two 
  calculated lines are match.  | 
 
| 
   De parallel line assay is in zoverre vergelijkbaar met de slope ratio 
  assay dat het beide indirecte analytische rekenmethoden zijn. Zij berekenen 
  een verhouding tussen de standaard en het onbekende testmonster.  Met de PLA-rekenmethode wordt de afstand van twee regressie-lijnen, 
  één regressielijn door de dose-responspunten van de standaard en één 
  regressielijn door de meetpunten van het testmonster, vergeleken.  | 
  
   
  | 
  
   Both SRA and PLA are indirect analytical calculation 
  methods. They calculate a ratio between the potencies of standard and sample. With PLA a distance between two regression lines is 
  calculated, one thought the standard dose-response points and one regression 
  line through the dose-response points of the sample   | 
 
| 
   De verhouding van de afstand van de twee parallelle lijnen is de 
  relatieve potency van het testmonster ten opzichte van de gebruikte standaard. 
  De respons is een waarde hoeveel keer geconcentreerder of actiever het 
  testmonster is ten opzichte van de standaard.  | 
  
   The ratio of the distance of the two parallel lines 
  is the relative potency of the sample tested in relation to the used standard. Response is an amount of how much concentrated or 
  more active the sample is in relation to the standard.  | 
 

| 
   Door middel van variantieanalyse (ANOVA) van de gemeten, meervoudige, 
  responses per dosis (duplo, triplo, enz.) wordt getest op lineariteit en 
  parallelliteit van de twee regressielijnen; lopen ze parallel en zijn ze 
  recht. Variantieanalyse kan niet worden toegepast op enkelvoudige metingen van 
  een dosis.   Samen met de relatieve slope (helling)  tussen beide berekende hellingen van de 
  test wordt de validiteit van de test beoordeeld. Bij de relatieve slope wordt er van uitgegaan dat de twee berekende 
  hellingen, gedeeld op elkaar, 1.0 is, dus een gelijke helling.  Een spreiding van +/-10% wordt algemeen geaccepteerd, de relatieve 
  helling moet dan tussen de 0.9 en 1.1 liggen. Afhankelijk van de testmethode 
  kunnen deze acceptatiegrenzen aangepast worden. Het  95% 
  betrouwbaarheidsinterval van het resultaat wordt berekend met de stelling van 
  Fieller.  | 
  
   By means of analysis of variance (ANOVA) of the 
  measured responses of replicates of the standard and sample dilutions the 
  linearity and parallelism is tested. Are the lines straight and are they 
  calculated parallel to each other. ANOVA cannot be performed on single measurements of 
  dilutions.  A test is validated on the results of the 
  F-statistics and the calculated relative slope. The relative slope is the 
  slope of the standard divided by the slope of the sample. This is almost 
  identical to the test on parallelism but now it is a value that can be judged. 
  A deviation of 10% is acceptable. Therefore the relative slope must be between 
  0.9 and 1.1.  The 95% confidence interval of the result is 
  calculated using Fieller's theorem.  | 
 
 
| 
   Het gebruik van de PLA-rekenmethode heeft als voordeel dat 
  over meerdere verdunningen van een testmonster één resultaat berekend wordt en 
  door middel van variantieanalyse een uitspraak wordt gedaan over de kwaliteit 
  van het resultaat. Het berekende resultaat wordt afgekeurd als een toets 
  buiten de statistische grenzen valt.  Het nadeel van PLA vergeleken met de 
  logit-regressiemethode is dat het meetbereik vaak erg klein is. Alleen het 
  lineaire gedeelte van de test kan worden gebruikt. Om deze tekortkoming te 
  minimaliseren kan in dit programma een algoritme voor logit-optimalisatie 
  worden gebruikt. Dit zal een sigmoïde curve lineair maken. Een simpele PLA-berekening in Excel is in Tabel 1 
  weergegeven.  Een uitgebreide beschrijving van de rekenmethode is 
  beschreven in Statistical Methods in Biological Assay" van D.J. 
  Finney   | 
  
   The use of the PLA calculation method has the 
  advantage that one result is calculated over several dilutions of a test 
  sample and a statement about the quality of the result is made by means of 
  analysis of variance. The calculated result is rejected if a test falls 
  outside the statistical limits.  The disadvantage of PLA compared to the logit 
  regression method is that the measuring range is often very small. Only the 
  linearized part of the test can be used. To minimize this shortcoming a logit 
  optimise algorithm can be used in this program. This will linearize a sigmoid 
  curve. A simple PLA calculation in Excel is shown in Table 
  1.  A detailed description of the calculation method is 
  described in Statistical Methods in Biological Assay "by D.J. Finney  | 
 
Tabel 1 PLA without 
ANOVA
| 
   | 
  
   A  | 
  
   B  | 
  
   C  | 
  
   D  | 
  
   E  | 
  
   F  | 
 
| 
   1  | 
  
   x  | 
  
   y  | 
  
   log(x)  | 
  
   x^2  | 
  
   x*y  | 
  |
| 
   2  | 
  ||||||
| 
   3  | 
  
   4  | 
  
   1  | 
  
   
  =LOG(A3)  | 
  
   
  =C3*C3  | 
  
   
  =C3*B3  | 
  |
| 
   4  | 
  
   8  | 
  
   2  | 
  
   
  =LOG(A4)  | 
  
   
  =C4*C4  | 
  
   
  =C4*B4  | 
  |
| 
   5  | 
  
   16  | 
  
   3  | 
  
   
  =LOG(A5)  | 
  
   
  =C5*C5  | 
  
   
  =C5*B5  | 
  |
| 
   6  | 
  
   32  | 
  
   4  | 
  
   
  =LOG(A6)  | 
  
   
  =C6*C6  | 
  
   
  =C6*B6  | 
  |
| 
   7  | 
  
   | 
  
   | 
  
   | 
  
   | 
  ||
| 
   8  | 
  
   
  =SUM(B3:B6)  | 
  
   
  =SUM(C3:C6)  | 
  
   
  =SUM(D3:D6)  | 
  
   
  =SUM(E3:E6)  | 
  ||
| 
   9  | 
  
   
  =COUNT(A3:A6)
  nS
    | 
  
   
  =B8/$A$9
  SyS  | 
  
   
  =C8/$A$9
  SxS  | 
  
   
  =D8-C8^2/$A$9
  SxxS  | 
  
   
  =E8-B8*C8/$A$9 SxyS  | 
  
   
  =E9/D9  RS  | 
 
| 
   10  | 
  ||||||
| 
   11  | 
  
   1  | 
  
   1  | 
  
   
  =LOG(A11)  | 
  
   
  =C11*C11  | 
  
   
  =C11*B11  | 
  |
| 
   12  | 
  
   2  | 
  
   2  | 
  
   
  =LOG(A12)  | 
  
   
  =C12*C12  | 
  
   
  =C12*B12  | 
  |
| 
   13  | 
  
   4  | 
  
   3  | 
  
   
  =LOG(A13)  | 
  
   
  =C13*C13  | 
  
   
  =C13*B13  | 
  |
| 
   14  | 
  
   | 
  
   | 
  
   | 
  
   | 
  ||
| 
   15  | 
  
   
  =SUM(B11:B13)  | 
  
   
  =SUM(C11:C13)  | 
  
   
  =SUM(D11:D13)  | 
  
   
  =SUM(E11:E13)  | 
  ||
| 
   16  | 
  
   
  =COUNT(A11:A13)
  nT  | 
  
   
  =B15/$A$16
  SyY  | 
  
   
  =C15/$A$16
  SxT  | 
  
   
  =D15-C15^2/$A$16 SxxT  | 
  
   
  =E15-B15*C15/$A$16 SxyT  | 
  
   
  =E16/D16
  RT  | 
 
| 
   17  | 
  ||||||
| 
   18  | 
  
   Slope:  | 
  
   =(E9+E16)/(D9+D16)  | 
  
   relative.slope:  | 
  
   =F16/F9  | 
  
   Potency:  | 
  
   =D19/D20  | 
 
| 
   19  | 
  
   y0  | 
  
   
  =B9-$B$18*C9  | 
  
   x0  | 
  
   
  =10^(-B19/$B$18)  | 
  ||
| 
   20  | 
  
   y1  | 
  
   
  =B16-$B$18*C16  | 
  
   x1  | 
  
   
  =10^(-B20/$B$18)  | 
  
En de resultaten. 
| 
   1  | 
  
   x  | 
  
   y  | 
  
   log(x)  | 
  
   x^2  | 
  
   x*y  | 
  |||
| 
   2  | 
  ||||||||
| 
   3  | 
  
   4  | 
  
   1  | 
  
   0.6021  | 
  
   0.3625  | 
  
   0.6021  | 
  |||
| 
   4  | 
  
   8  | 
  
   2  | 
  
   0.9031  | 
  
   0.8156  | 
  
   1.8062  | 
  |||
| 
   5  | 
  
   16  | 
  
   3  | 
  
   1.2041  | 
  
   1.4499  | 
  
   3.6124  | 
  |||
| 
   6  | 
  
   32  | 
  
   4  | 
  
   1.5051  | 
  
   2.2655  | 
  
   6.0206  | 
  |||
| 
   7  | 
  
   | 
  
   | 
  
   | 
  
   | 
  ||||
| 
   8  | 
  
   10.0000  | 
  
   4.2144  | 
  
   4.8934  | 
  
   12.0412  | 
  ||||
| 
   9  | 
  
   4  | 
  
   2.5000  | 
  
   1.0536  | 
  
   0.4531  | 
  
   1.5051  | 
  
   3.3219  | 
 ||
| 
   10  | 
  ||||||||
| 
   11  | 
  
   1  | 
  
   1  | 
  
   0.0000  | 
  
   0.0000  | 
  
   0.0000  | 
  |||
| 
   12  | 
  
   2  | 
  
   2  | 
  
   0.3010  | 
  
   0.0906  | 
  
   0.6021  | 
  |||
| 
   13  | 
  
   4  | 
  
   3  | 
  
   0.6021  | 
  
   0.3625  | 
  
   1.8062  | 
  |||
| 
   14  | 
  
   =  | 
  
   =  | 
  
   =  | 
  
   =  | 
  ||||
| 
   15  | 
  
   6.0000  | 
  
   0.9031  | 
  
   0.4531  | 
  
   2.4082  | 
  ||||
| 
   16  | 
  
   3  | 
  
   2.0000  | 
  
   0.3010  | 
  
   0.1812  | 
  
   0.6021  | 
  
   3.3219  | 
 ||
| 
   17  | 
  ||||||||
| 
   18  | 
  
   slope:  | 
  
   3.3219  | 
  
   rel.slope:  | 
  
   1.0000  | 
  
   potency:  | 
  
   4.0000  | 
 ||
| 
   19  | 
  
   y0  | 
  
   -1.0000  | 
  
   x0  | 
  
   2.0000  | 
  ||||
| 
   20  | 
  
   y1  | 
  
   1.0000  | 
  
   x1  | 
  
   0.5000  | 
  ||||
| 
   18  | 
  
   slope:  | 
  
   3.3219   | 
  
   Relative slope:  | 
  
   1.0000   | 
  
   potency:  | 
  
   4.0000   | 
 ||
| 
   19  | 
  
   y0  | 
  
   -1.0000   | 
  
   x0  | 
  
   2.0000   | 
  ||||
| 
   20  | 
  
   y1  | 
  
   1.0000   | 
  
   x1  | 
  
   0.5000   | 
  ||||
| 
   SxS   = Σ Log(xS) / nS SyS   = Σ Log(xS) / nS SxxS = Σ(Log(xS) * Log(xS))  / nS SxyS = Σ(Log(xS) * yS)          
  / nS RS   
  =  SxyS/SxxS  SxT   = Σ Log(xT) / nT SyT   = Σ Log(xT) / nT SxxT = Σ(Log(xT) * Log(xT))  / nT SxyT = Σ(Log(xT) * yT)          
  / nT RT   
  = SxyT/SxxT   | 
  
   Slope              
  = (SxyS+SxyT) / (SxxS+SxxT) Relative slope = RS/RT y0                    
  = SyS / (Slope * SxS y1                    
  = SyT / (Slope * SxT x0                    
  = 10^ ( y0 / Slope) x1                    
  = 10^ (-y1 / Slope) Potency           
  = x0 / x1  | 
 
·        
PLA tredecim V01Aug2018.xlsm.
·        
Windows 7 of Windows 10
·        
Microsoft 
Excel 2010 – 2019
| 
   De macro’s moeten actief zijn om de worksheet te 
  kunnen gebruiken.  Als dit niet het geval is waarschuwt de worksheet bij 
  opstarten met een beveiligingswaarschuwing.  Ga dan in Files -. Options -> Trust center -> Trust center settings -> 
  Macro settings en zet “Enable all macros” aan.  Start geen documenten van onbekende bronnen of zet de 
  optie  Disable all macros with 
  notifications” weer aan  | 
  
   Macros should be enabled for the calculations to run. If this is not the case, the worksheet warns you when 
  starting with a security warning. Then go in Files -. Options -> Trust center -> Trust 
  center settings -> Macro settings and enable “Enable all macros”. Be aware that security is low. Do not open documents of unknow source or turn on 
  “Disable all macros with notifications” again.  | 
 
![]()
| 
   De PLA gebruikt Visual Basic for Application (VBA) 
  algoritmes.  De PLA-berekening en de bijbehorende statistiek wordt 
  in de Sample 1-13 sheets uitgevoerd. In elke Sample sheet is rechts van de 
  grafiek de formules te vinden.  | 
  
   The PLA uses Visual Basic for Application (VBA) 
  algorithms. The PLA calculation and it statistics is performed in 
  the Sample 1-13 sheets. The formulas can be found to the right of the graph in 
  each Sample sheet.  | 
 

| 
   Om de VBA algoritmen te zien moet in Excel de optie 
  Developer in de ribbon aangezet worden.  | 
  
   To see the VBA coding Developer mode must be turned 
  on in the ribbon.   | 
 
| 
   
  | 
  
   
  | 
 
| 
   | 
  
   | 
 
| 
   Open in Excel “PLA 
  tredecimV01Sep2018.xlsm”. Het volgende scherm wordt getoond.  | 
  
   Open in Excel "PLA tredecimV01Sep2018.xlsm". The following screen is displayed.  | 
 

| 
   Dit is het invoer- en resultatenscherm. Hierin wordt de inzetdefinitie 
  vastgelegd en gekoppeld aan de gemeten responses van een ELISA-plaat. Per monster kunnen bij maximaal zeven doses/verdunningen zes responses 
  worden vastgelegd.  Onderin het scherm staan diverse tabbladen.  | 
  
   This is the input and result screen. Herein, the 
  deployment definition is recorded and linked to the measured responses of an 
  ELISA plate. Six responses per sample can be recorded for up to 
  seven doses / dilutions. At the bottom of the screen there are various tabs.  | 
 
x 
![]()
| 
   Het is ook mogelijk om de testen met de hand in te voeren. Druk op Sample1 of een andere groene tab tot en met sample13.  Zie hoofdstuk: “Handmatig invoeren”  | 
  
   It is also possible to 
  manually enter the tests. Press Sample1 or another green tab up to and 
  including sample13.  | 
 

| 
   Met dit tabblad kunnen ELISA-reader bestanden ingelezen worden.  | 
  
   ELISA reader files can be read with this tab.  | 
 

| 
   Er zijn knoppen voor een paar gangbare ELISA-readers gemaakt. Als het  
  bestand is ingelezen worden de extincties op de juiste plek in de Datasheet 
  geplaatst.  | 
  
   
  | 
  
   There are buttons for the some ELISA readers. Once 
  the file has been read in, the extinctions are placed in the right place in 
  the Datasheet.  | 
 

  | 
  
   De meetgegevens blijven in het Import tabblad staan zodat het 
  originele bestand niet verloren gaat.  | 
  
   The measurement data remains in the Import sheet so 
  the original file is not lost.  | 
  
  | 
 ||
| 
   De “Import wizard” knop is om files van de Wizard  
  gamma-scintillatieteller in te lezen.  | 
  
   
  | 
  
   The "Import wizard" button imports files from the 
  Wizard gamma scintillation counter.  | 
 |||
| 
   De “List in B1..B96 to matrix”-knop kopieert de alle 
  waarden uit de range B1..B96 naar de 
  Absorbance matrix in het Tabblad Datasheet van A1 naar A12, B1 naar 
  B12, en zo voort.  | 
  
   
  | 
  
   The “List in B1..B96 to matrix” button copies all 
  values from the range B1..B96 to the Absorbance matrix in the Datasheet tab 
  from A1 to A12, B1 to B12, and so on.  | 
 |||


| 
   In de “Datasheet” wordt de inzetdefinitie vastgelegd; de positie van 
  elke  verdunning/dosis van elk monster.
   Met deze gegevens worden de “sample sheets” met de PLA geladen. Tot 13 
  “sample sheets” kunnen gevuld worden.  | 
  
   The deployment definition of an ELISA plate is 
  recorded in the "Datasheet"; the position of each dilution / dose of each 
  sample. With this data the "sample sheets" are loaded with the PLA.  Up to 13 sample sheets can be filled.  | 
 

Extincties invoeren
| 
   De “Absorbance 
  matrix” bevat de responses. Bijvoorbeeld extincties of counts.  NB. Als de extincties in een 8x12 of 12x8 formaat in een Excel 
  worksheet zijn opgeslagen dan kunnen de waarden met copy en “paste as values” 
  in het blauwe vlak gekopieerd worden.  | 
  
   In the blue "Absorbance matrix" area the responses 
  are placed. For example extinctions or counts. Calculations are made with the responses in the range 
  B6: M13. NB. If the absorbances were entered in another Excel 
  worksheet, the values can be copied with “copy” and “paste as values” in the 
  blue area.  | 
 


![]()
| 
   Met de “Transpose” knop kunnen waarden in een 8x12 naar een 12 
  kolommen bij 8 rijen formaat gekopieerd worden.  | 
  
   With the “Transpose” button values in a 8x12 format 
  can be copied to a 12x8 format.  | 
 


 
| 
   Monstercoderingen invoeren In de “Sample 
  position” matrix worden de monstercoderingen vastgelegd. De monstercode wordt 
  in de resultatenoverzicht-tabel aan de werkelijke monsternaam gekoppeld. Gebruik de codering
  S01 tot S13 voor de dertien samples. Gebruik SS als codering 
  voor de standaard.  | 
  
   Entering Sample 
  codes Sample codes are recorded in the "Sample position" 
  matrix.  The sample code is linked to the real sample name in 
  the result overview table. Use the coding S01 to S13 for the 
  thirteen samples. Use SS as the standard encoding.  | 
 

| 
   
  | 
 |
| 
   Resultatenoverzichtstabel In het 
  resultatenoverzichtstabel komt de S01 
  .. S13-codering weer terug en wordt er een monsternummer of monsternaam 
  aan gekoppeld.  | 
  
   Result overview table The S01 .. S13 coding returns in the result overview 
  table and a sample number or sample name is linked in this table to  it.   | 
 
| 
   
  | 
 |
| 
   In deze tabel moet 
  de naam, lotnummer en concentratie of potency van de gebruikte standaard 
  achter de ID SS getikt worden.  | 
  
   In this screen the name, lot number and concentration 
  or potency of the standard used must be entered after the ID SS.  | 
 
 
  
| 
   Verdunningen invoeren In de “Dilution 
  matrix” worden verdunningen vastgelegd. Dat kan in twee formaten; als nummer of als fractie. 
  De formaten zijn in Excel zelf in te stellen.  Houd er rekening mee dat grote verdunningen, zoals 1/5000, 1/10000, de waarde niet goed in de cellen meer past Overweeg dan om de waarden van alle doses in de test een factor 1/1000 groter te maken zodat de waarden weer tussen 1 en 1000 liggen. Vermeld dan bij de tabel “Verdunning * 1000” In de template is 
  een “custom” formaat van ??/???? ingesteld. In de sample sheets 
  is de fractie als default formaat geselecteerd.  Als dit gewijzigd moet worden selecteer dan Sample1 sheet, houd de 
  Shift-toets ingedrukt en selecteer Sample13.  | 
  
   Entering dilutions Dilutions are recorded in the "Dilution matrix".  This is possible in two formats; as a number or as a 
  fraction. The formats can be changed in Excel itself.  Keep in mind that large dilutions, such as 1/5000, 1/10000, the value 
  no longer fits well in the cells.  Then consider increasing the values of all doses in the test by 
  a factor of 1/1000 so that the values are again between 1 and 1000.  In the template is a "custom" format of ?? / ???? is 
  made.   | 
 
 
| 
   Alle dertien tabs worden dan lichter van 
  kleur. Verander de formats.  Klik met rechter muistoets op een tabblad en 
  kies Ungroup Sheets  | 
  
   All thirteen tabs will then become lighter in colour.
   Change the formats. Right-click on a tab and choose 
  Ungroup Sheets  | 
 

| 
   waarna alle tabbladen weer groen kleuren. jn.  | 
  
   after which all tabs turn green again  | 
 
![]()

| 
   Originele ruwe data terugzetten Onderin de sheet “Datasheet” worden de origineel ingelezen ruwe data 
  bewaard. Door op de knop “Restore Absorbances” te drukken worden deze naar de 
  “Absorbance matrix” boven in de sheet gekopieerd.  | 
  
   Restore original data At the bottom of the "Datasheet" sheet, the 
  originally imported raw data are saved. By pressing the "Restore Absorbances" button, these 
  are copied to the "Absorbance matrix" at the top of the sheet.  | 
 

| 
   Dotblot De ingelezen extincties worden in de “Absorbance matrix” naar gelang 
  hun sterkte donkerder gekleurd. Met de dotblot wordt de sterkte met een 
  cirkelgroote en kleur-intensiteit weergegeven   | 
  
   Dot blot The absorbed readings are coloured in the "Absorbance 
  matrix" according to their strength. With the dot blot the strength is shown 
  with a circle size and colour intensity.  | 
 

| 
    Voor een PLA moeten beide 
  dose-respons lijnen recht zijn.  Vaak moet het meetgebied verkort worden omdat anders de  F-ratio voor lineariteit buiten de 
  specificaties valt.  Door de vaak sigmoïde lijn recht te maken kan een logit-transformatie 
  op de responses van de standaard de kromme lijnen recht maken. De gemiddelde responses van de standaard van Sample1 worden met een 
  logit-functie log(y / 1 - y) gelineariseerd. Met de berekende formule log(response / (Bmax-response)) worden daarna 
  alle responses geconverteerd.  Daarna wordt van alle responses met de laagste waarde van de 
  logit-regressie (Minimum) afgetrokken zodat geen negatieve getallen ontstaan. 
  Dit voorkomt vreemde grafieken en verkeerde beslissingen in de software die 
  test op positieve getallen. In het voorbeeld hieronder zijn 3 samples afgekeurd op lineariteit.   | 
  
   For a PLA, both dose-response lines must be straight.
   Often the measuring range has to be shortened because 
  otherwise the F-ratio for linearity falls outside the specifications. By straightening the often sigmoid line, a logit 
  transformation on the responses of the standard can straighten the curved 
  lines. The average responses of the Sample1 standard are 
  linearized with a logit function log (y / 1 - y). With the calculated formula log (response / 
  (Bmax-response)), all responses are then converted.  Subsequently, all responses with the lowest value of 
  the logit regression (Minimum) are subtracted so that no negative numbers 
  arise. This prevents strange graphs and wrong decisions in the software that 
  tests for positive numbers. In the example below three samples are rejected on 
  linearity  | 
 


| 
   Deze functie transformeert de dose-responses van de standaard met een 
  logit-transformatie naar een rechte lijn met de formule: Logboek (antwoord / (Rmax - antwoord)). Het algoritme zoekt een Rmax dat de hoogste correlatie oplevert. Hoe hoger de correlatie hoe rechter de lijn zal zijn. Na optimalisatie worden de getransformeerde gegevens gekopieerd naar 
  de absorbtiematrixtabel in het gegevensblad. Druk de knop “Fill PLA sheets and Calculate” om de PLA te berekenen. De originele meetgegevens kunnen weer teruggezet worden met de knop 
  “Restore Absorbances”.  | 
  
   This function transforms the dose-responses of the 
  standard with a logit transformation to a linear line with the formula:  Log (response / (Rmax - response)). The algorithm searches for an Rmax that gives the 
  highest correlation. The higher the correlation the more linear the line will 
  be. After optimisation the transformed data are copied to 
  the Absorbance matrix table in the Datasheet sheet. Press the button “Fill PLA sheets and Calculate” to 
  perform the PLA calculations The original data can be restored by pressing the 
  button “Restore Absorbances”.  | 
 



| 
   Optimaliseert de 
  response van de standaard van Sample1 tot een rechte lijn. Zet de oorspronkelijke responses weer terug en wist de berekende 
  potencies in de Datasheet.  Druk in na een “Logit Optimize” of na herstel van de originele 
  responses weer op de knop om de PLA uit te voeren over alle monsters.  | 
  
   
 
 
  | 
  
   Optimizes the response of the standard of Sample1 to 
  a straight line. Put the original responses back and erase the 
  calculated potencies in the Datasheet. After a “Logit Optimize” or after restoring the 
  original responses, press this button again to execute the PLA on all samples.  | 
 

| 
   In dit tabblad is een overzicht van de PLA-grafieken van alle dertien 
  monsters. In de linker helft van de verdunningen als fractie (1/20, 1/100) en in 
  de rechter helft als decimaal getal (0.05, 0.01). De grafieken die niet gebruikt worden kunnen gewist worden zonder dat 
  het berekeningen beïnvloed.  | 
  
   This sheet  is 
  an overview of all PLA-graphs of the thirteen samples. In the left half the dilutions as a fraction (1/20, 
  1/100) and in the right half the same graph as a decimal number (0.05, 0.01). The graphs that are not used can be deleted without 
  affecting calculations.  | 
 

| 
   De gegevens van elk van de dertien monsters wordt in een eigen tabblad 
  gekopieerd. Elk tabblad heeft zijn eigen formules voor de berekening van de 
  PLA.  De tabbladen zijn daardoor afzonderlijk te gebruiken en beïnvloeden 
  elkaar niet. Dit betekent dat als bij de standaard een punt ongelding wordt gemaakt 
  dit niet bij de overige monsters gebeurd.  Meetpunten kunnen ongeldig worden gemaakt door de respons bold of italic te maken.  Als daarna   | 
  
   Each of the thirteen samples has its own sheet with 
  calculations, graph and results. Therefor calculations of the samples can be treated 
  individual.  Removal of a measurement of the standard only 
  influences the results of that particular sample and not the result of the 
  remaining twelve samples. Measuring points can be made invalid if the response 
  is made bold or italic.  After pressing   | 
 
![]()
| 
   Als een punt weer valide moet worden gemaakt kan het bold of italic 
  weer ongedaan worden gemaakt en zal na een “Recalculate” de streep door de 
  respons weer verdwijnen. Het meetpunt wordt weer in de grafiek getoond worden en in de 
  PLA-berekening worden op nieuw uitgevoerd.  | 
  
   If a measuring point has to be made valid again, the 
  bold of italic font can be undone again.  After a “Recalculate” the strikethrough  line will disappear.  The measuring point will be shown again in the graph 
  and used in the PLA calculation.  | 
 
![]()
| 
   Met de Dixon Q Outlier-test kunnen uitbijters gedetecteerd en 
  verwijderd worden.  | 
  
   The Dixon Q outlier test can be used to remove 
  outliers.   | 
 
'From 
wikipedia
'In 
statistics, Dixon's Q test, or simply the Q test, is used for identification and 
rejection of outliers.
'This 
assumes normal distribution  this 
test should be used sparingly and never more than once in a data set.
'To 
apply a Q test for bad data, arrange the data in order of increasing values and 
calculate Q as defined:
'Q = 
Gap / Range
'Where 
Gap Is the difference between the outlier in question and the closest number to 
it.
'If Q 
> Qtable, where Qtable is a reference value corresponding to the sample size and 
confidence level,
'then 
reject the questionable point. Note that only one point may be rejected from a 
data set using a Q test.
'Example
'Consider the data set:
'0.189 
,   0.167 ,   0.187 ,  
0.183 ,   0.186 ,   0.182 ,  
0.181 ,   0.184 ,   0.181 ,  
0.177
'Now 
rearrange in increasing order:
'0.167 
,   0.177 ,   0.181 ,  
0.181 ,   0.182 ,   0.183 ,  
0.184 ,   0.186 ,   0.187 ,  
0.189
'We 
hypothesize that 0.167 is an outlier. Calculate Q:
'Q = gap range   = 0.177 - 0.167 / 0.189 - 0.167    = 0.455.
'With 
10 observations and at 90% confidence, Q = 0.455 > 0.412 = Qtable, so we 
conclude 0.167 is an outlier.
'However, at 95% confidence, Q = 0.455 < 0.466 = Qtable 0.167 is not considered 
an outlier.
'This 
means that for this example we can be 90% sure that 0.167 is an outlier, but we 
cannot be 95% sure.
'This 
table summarizes the limit values of the test.
' 
Number of values:
'       3      
4     5      6     
7      8     9     
10
'Q90: 0.941, 0.765, 0.642, 0.560, 0.507, 0.468, 
0.437, 0.412,
'Q95: 0.970, 0.829, 0.710, 0.625, 0.568, 0.526, 
0.493, 0.466,
'Q99: 0.994, 0.926, 0.821, 0.740, 0.680, 0.634, 
0.598, 0.568

| 
   Op dit tabblad staan twee testsets. Voordat de testdata naar de Datasheet gekopieerd kunnen worden moet de 
  knop “Datasheetupdate” in de Datasheet  van = On naar = Off gezet worden.  | 
  
   This sheet contains data of two test sets. Before the test data can be copied to the Datasheet, 
  the button "Datasheet update" in the Datasheet must be switched from
   = On to = Off.  | 
 
            
![]()
| 
   De PLA Excel workbook controleert voortdurend of gegevens veranderen.
   Dit blokkeert kopiëren en plakken tussen de sheets.  De knop “SheetUpdate” zet dit controleren uit of aan. Een andere optie is om de testset eerst naar een lege Excel te 
  kopiëren en daarna met copy en paste naar de PLA datasheet.  | 
  
   The PLA Excel workbook constantly checks whether data 
  changes.  The "SheetUpdate" button turns this check on or off. Another option is to first copy the test set to an 
  empty Excel and then with copy and paste to the PLA datasheet.  | 
 
| 
   Druk op een groene tab onderin het scherm.  Er kunnen dertien van deze identieke tabbladen geopend worden.  Elk tabblad heeft zijn eigen PLA-berekeningen die te zien zijn rechts 
  van de grafiek. Alleen de berekeningen achter de knoppen “Dixon Q Outlier” en 
  Recalculate zijn in Visual basic (VBA) geschreven. Het volgende scherm wordt zichtbaar  | 
  
   Press one of the green tabs at the bottom of the 
  screen.  Thirteen of these identical sample tabs can be 
  opened.  Each tab has its own PLA calculations that can be 
  seen to the right of the graph. Only the calculations behind the “Dixon Q Outlier” 
  and Recalculate buttons are written in Visual basic (VBA).The following screen 
  appears  | 
 

| 
   Vul in de kolom onder “Dose” de verdunning (1/16) in of hoeveelheid toegevoegd materiaal, bijvoorbeeld ul’s.  | 
  
   Enter the dilution (1/16) or amount of added 
  material, for example ul’s in the column "Dose".  | 
 

| 
   Verdunning kunnen ook als fractie (1/16) zichtbaar gemaakt worden.  Bij “format cell -> custom” is een extra formaat ?/???? toegevoegd die 
  verdunning tot 1/9999 kan laten zien.  Hier kan ook nog bijvoorbeeld ??/?????? toevoegen zodat een verdunning 
  van bijvoorbeeld 22/123456 getoond kan worden  | 
  
   It is possible to make the dilution visible as a 
  fraction (1/16). With "format cell -> custom" is an additional format? 
  / ???? added which displays dilutions up to 1/9999.  Also possible, for example is ?? / ?????? so that a 
  dilution of, for example, 22/123456 can be shown  | 
 


| 
   Vul de gemeten waarden, responses ,achter de juiste dosis, in het blok 
  “Response”.  | 
  
   Enter the measured values, responses, behind the 
  proper dosis, in the "Response"   | 
 

| 
   De naam en de potency of activiteit van de standaard wordt in deze 
  velden ingevoerd.   | 
  
   The name and potency or activity of the standard are 
  entered in these fields.   | 
 
![]()
| 
   De naam van het monster, testdatum et cetera kunnen 
  in deze velden worden ingevoerd.   | 
  
   The sample name, test date, etc. can be entered in 
  these fields.  | 
 

| 
   Responses kunnen ongeldig worden gemaakt door de respons bold
  of italic te maken. Als daarna   | 
  
   Responses can be invalidated by making the response 
  bold
  or italic. If    | 
 
![]()
| 
   Als een punt weer valide moet worden gemaakt kan het bold of italic 
  weer ongedaan worden gemaakt en zal na een “Recalculate” de streep door de 
  respons weer verdwijnen. Het meetpunt wordt weer in de grafiek getoond worden en in de 
  PLA-berekening worden op nieuw uitgevoerd.  | 
  
   If a measuring point has to be made valid again, the 
  bold of italic font can be undone again.  After a “Recalculate” the strikethrough line will 
  disappear.  The measuring point will be shown again in the graph 
  and used in the PLA calculation.  | 
 
![]()
| 
   Met de Dixon Q Outlier-test kunnen uitbijters gedetecteerd en 
  verwijderd worden.  | 
  
   The Dixon Q outlier test can be used to remove 
  outliers.   | 
 
'From wikipedia
'In statistics, Dixon's Q test, or simply the Q 
test, is used for identification and rejection of outliers.
'This assumes normal distribution  this test should be used sparingly and 
never more than once in a data set.
'To apply a Q test for bad data, arrange the 
data in order of increasing values and calculate Q as defined:
'Q = Gap / Range
'Where Gap Is the difference between the outlier 
in question and the closest number to it.
'If Q > Qtable, where Qtable is a reference 
value corresponding to the sample size and confidence level,
'then reject the questionable point. Note that 
only one point may be rejected from a data set using a Q test.
'Example
'Consider the data set:
'0.189 ,  
0.167 ,   0.187 ,   0.183 ,  
0.186 ,   0.182 ,   0.181 ,  
0.184 ,   0.181 ,   0.177
'Now rearrange in increasing order:
'0.167 ,  
0.177 ,   0.181 ,   0.181 ,  
0.182 ,   0.183 ,   0.184 ,  
0.186 ,   0.187 ,   0.189
'We hypothesize that 0.167 is an outlier. Calculate Q:
'Q = gap range  
= 0.177 - 0.167 / 0.189 - 0.167   
= 0.455.
'With 10 observations and at 90% confidence, Q = 
0.455 > 0.412 = Qtable, so we conclude 0.167 is an outlier.
'However, at 95% confidence, Q = 0.455 < 0.466 = 
Qtable 0.167 is not considered an outlier.
'This means that for this example we can be 90% 
sure that 0.167 is an outlier, but we cannot be 95% sure.
'This table summarizes the limit values of the 
test.
' Number of values:
'      
3       
4     5     
6      7      8    
9      10
'Q90: 0.941, 0.765, 0.642, 0.560, 0.507, 0.468, 0.437, 0.412,
'Q95: 0.970, 0.829, 0.710, 0.625, 0.568, 0.526, 0.493, 0.466,
'Q99: 0.994, 0.926, 0.821, 0.740, 0.680, 0.634, 0.598, 0.568
| 
   Als punten ongeldig moeten worden gemaakt kan 
  dat door ze te verwijderen. Dit heeft als groot nadeel dat niet meer te zien 
  is wat de respons was van het verwijderde meetpunt.  Een betere methode is om het te verwijderen 
  punt bold of italic te maken en daarna op de groene knop “Recalculate”  te drukken. De respons verdwijnt wel uit de grafiek maar 
  is nog wel zichtbaar in de invoertabel.  Weghalen van uitbijters ‘op het oog’ is 
  discutabel.
   Of helemaal geen punten weghalen en de test 
  te herhalen. Realiseer je dat de statistiek ‘unbalanced’ 
  wordt als meetpunt verwijderd worden. De variantieanalyse gaat er van uit dat 
  alle punten aanwezig zijn.  De parallelliteit en de lineariteit van de 
  twee lijnen en worden beoordeeld door F-toetsen die berekend woorden door 
  middel van variantieanalyse (ANOVA).  Zie 
  hoofdstuk 2.2 Principe  | 
  
   If measuring points have to 
  be invalided, it is possible to erase it.  This has the disadvantage it 
  is impossible to see what the response was if the deleted measuring point. A better method is to make 
  the response bold or italic and press the green “Recalculate” 
  button. The response disappears from 
  the graph but is still visible in the input table. Invalidating outliers ‘by 
  eye’  is debatable. It is better to use the Dixon 
  Q outlier test. Or preferable; don't remove 
  points at all and repeat the test. Realise that the statistic 
  becomes "unbalanced" when measurement points are deleted. The variance 
  analysis assumes that all points are present. Parallelism and linearity of the 
  two lines are tested by F-tests calculated by means of  analysis of variance (ANOVA). See chapter 2.2 Principle  | 
 
| 
   Er kunnen een of meerdere criteria gehanteerd worden om de resultaten 
  te beoordelen. F-toetsen: Als een F-ratio groter is dan de Limit, ook wel F-norm, genoemd dan 
  geeft dat aan de de helling van de standaard en monster niet overeenkomen of 
  dat de lijn van de standaard rechter is dan die van het monster.  St slaat op de 
  standaard en Sa op het monster (Sample).  | 
  
   One or more criteria can be used to assess the 
  results. F-tests: If an F-ratio is exceeds the Limit, also called the 
  F-norm, it indicates that the regression line have different slopes or the 
  standard is more linear than the sample regression line.  St refers to the standard and 
  Sa
  to the sample.  | 
 

 
| 
   Relatieve slope: Als de hellingen van standaard en monster  (relative slope) meer dan 10% van elkaar 
  afwijken duidt dat op een probleem in de test. In bijna alle gevallen is de F-test op non-parallelism dan ook 
  afwijkend.  | 
  
   Relative slope: If the slopes of the standard and sample (relative 
  slope)  deviates more than 10% from 
  each other it is due to a a problem in the test. In almost all cases the F test on non-parallelism is 
  also out of specification.  | 
 

.
| 
   De betrouwbaarheid van het 
  resultaat: Als de reproduceerbaarheid van de meetpunten per dosis slecht is 
  kunnen alle F-toetsen binnen de norm blijven maar is het resultaat 
  onbetrouwbaar. Dit komt tot uitdrukking in de CI (confidence interval) dat ook 
  als percentage ten opzichte van het gemiddelde berekend wordt. Afhankelijk van de gewenste betrouwbaarheid van het resultaat kan hier 
  een grens voor worden gesteld. Grenzen tussen de 10% en 20% zijn gangbaar.  | 
  
   The reliability of the result: If the reproducibility is poor of the measurement 
  points per dose, all F-tests can remain below the norm, but the result will be 
  unreliable.  This is expressed in the CI (confidence interval) of 
  the potency (result).  The confidence interval is also calculated as a 
  percentage relative to the potency. Depending on the desired reliability, a limit can be 
  set for the CI. Limits between 10% and 20% are common.  | 
 

| 
   
  David J. Finney  | 
  
   
  Statistical Method in biological assay, Third edition 1978, Pag 69-132   | 
 

Dubbelklik op te openen / double click to open