我正尝试使用R绘制剂量-响应曲线（降解）。我想在选定的底物剩余百分比值（即Y值，例如Y = 50）处获得X轴插值（剂量浓度值），因为可以在GraphPad PRISM中插值。
我使用下面给出的代码预测拐点处的EC 50。使用R和GraphPad PRISM获得的EC 50值与拐点处的EC 50相同。使用GraphPad PRISM，我能够获得插值的X轴Y = 50时的（剂量浓度）值为195.391 nM。然而，使用R I无法获得选定Y轴值（Y = 50）时的X轴值。
但是，我无法使用R进行此操作。我使用drc包中的艾德（）函数获得的值与拐点处的EC 50值相同，如以下代码所示。不同剂量降解剂的响应值基于DMSO值归一化为100%。有人能告诉我遗漏了什么吗？

拐点时的EC 50和50%时的EC 50（Y = 50），使用R

library(drc)

df <- data.frame(
  x = c(1,3.2,10,32,100,320,1000,3200,10000113.891531792259),
  y = c(108.505,119.305,98.01,89.275,65.305,39.87,21.95,7.32,8.695))

model <- drm(y~x, data=df, fct=LL.4(names = c("Slope", "Lower Limit", "Upper Limit", "EC50 at IP")))
plot(model, type="all", col = "blue", ylab = "% Remaining", xlab = "Concentration (nM)")
axis(2, at = seq(0, 120, 5), labels = F)
axis(1, at = seq(100, 1000, 100), labels = F)

summary(model)

Model fitted: Log-logistic (ED50 as parameter) (4 parms)

Parameter estimates:

                         Estimate Std. Error t-value     p-value    
Slope:(Intercept)         0.82802    0.16507  5.0160    0.004049 ** 
Lower Limit:(Intercept)   3.47712    6.15672  0.5648    0.596627    
Upper Limit:(Intercept) 115.18939    5.38586 21.3874 0.000004144 ***
EC50 at IP:(Intercept)  129.99815   32.25388  4.0305    0.010017 *  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error:

 5.507845 (5 degrees of freedom)

ED(model, 50)

Estimated effective doses

       Estimate Std. Error
e:1:50  129.998     32.254