作為整個ELISA實驗的最后一步，檢測結(jié)果的計算對于整個實驗十分重要。欣博盛生物為您整理了ELISA數(shù)據(jù)處理相關(guān)的知識，希望對您的科研有所幫助！
ELISA結(jié)果處理流程
以夾心法ELISA的數(shù)據(jù)處理為例：
1. ELISA的樣本通常要設(shè)置復(fù)孔進(jìn)行檢測，這樣才能為結(jié)果的統(tǒng)計驗證提供足夠的數(shù)據(jù)。分別計算標(biāo)準(zhǔn)品、實驗組樣本的吸光度的平均值。復(fù)孔檢測結(jié)果的變異系數(shù)（CV）不應(yīng)超出20%。
2. 建立標(biāo)準(zhǔn)曲線。以標(biāo)準(zhǔn)品濃度作橫坐標(biāo)、OD值作縱坐標(biāo)，擬合曲線。（各類ELISA處理軟件與Excel均可提供曲線擬合選項。）下圖展示了一條具有代表性的標(biāo)準(zhǔn)曲線，數(shù)據(jù)來自QuantiCyto? Human MIF ELISA kit(EHC086).
注：本圖僅供參考，應(yīng)以同次試驗標(biāo)準(zhǔn)品所繪標(biāo)準(zhǔn)曲線計算標(biāo)本中人MIF的含量。
3. 根據(jù)擬合的標(biāo)準(zhǔn)曲線，通過待測樣品的OD值計算出樣本的濃度。若樣品經(jīng)過稀釋，須乘以相應(yīng)的稀釋倍數(shù)。
4. 對于OD值落在標(biāo)準(zhǔn)曲線范圍外的樣品，為獲得準(zhǔn)確的結(jié)果，需排查可能存在的問題。
ELISA標(biāo)準(zhǔn)曲線擬合方法
選擇正確的曲線擬合方法對于獲取準(zhǔn)確的ELISA實驗結(jié)果至關(guān)重要。面對眾多的擬合選項，研究人員需要根據(jù)實驗的具體情況和標(biāo)準(zhǔn)曲線的特性來挑選最合適的模型。
以下為幾種常見的ELISA擬合方式：
1. 線性回歸
線性回歸適用于分析在較小濃度范圍內(nèi)數(shù)據(jù)點與濃度之間呈現(xiàn)線性關(guān)系的實驗數(shù)據(jù)。它通過最小二乘法找到最佳擬合直線。在酶聯(lián)免疫吸附測定（ELISA）數(shù)據(jù)分析中，當(dāng)實驗數(shù)據(jù)的線性關(guān)系非常顯著時，線性回歸通常能夠提供較高的R2值，R2值是衡量模型擬合優(yōu)度的一個指標(biāo)，其值越接近1，表示模型擬合效果越好。如果數(shù)據(jù)的線性擬合效果不佳，可能需要考慮使用其他類型的曲線擬合方法，例如二次曲線或logistic曲線（四參數(shù)模型），這些方法適用于數(shù)據(jù)點與濃度之間存在非線性關(guān)系的場合。
Linear Fit:：
2. 二次多項式回歸
在ELISA數(shù)據(jù)處理中，二次多項式回歸是處理非線性數(shù)據(jù)的有效方法，特別適用于那些在特定濃度范圍內(nèi)呈現(xiàn)輕微彎曲的標(biāo)準(zhǔn)曲線。在許多ELISA實驗中，標(biāo)準(zhǔn)曲線的擬合近似于二次多項式的升段或者降段。因此，使用二次多項式回歸時，應(yīng)確保所選的取值范圍能夠準(zhǔn)確地反映這些曲線段的特性。
Quadratic Fit: 
3. 四參數(shù)對數(shù)曲線擬合
四參數(shù)對數(shù)曲線擬合適用于大多數(shù)ELISA實驗，能夠很好地描述S形標(biāo)準(zhǔn)曲線。它要求X值不能小于0（因為指數(shù)函數(shù)的底數(shù)必須是正實數(shù)）。四參數(shù)對數(shù)曲線擬合在很多情況下都能很好地擬合ELISA的反應(yīng)曲線，這使得它成為ELISA數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用最廣的模型之一。
Logistic Model: 
ELISA 數(shù)據(jù)處理軟件使用（ELISA Calc為例）
ELISA Calc是一款專門用于處理ELISA數(shù)據(jù)的軟件。它支持多種回歸和擬合模型，如直線回歸、二次曲線回歸以及Logistic曲線擬合等 。您可以通過輸入標(biāo)準(zhǔn)品的濃度和對應(yīng)的吸光度來繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線，并據(jù)此計算樣品的濃度。欣博盛生物在此給各位老師展示使用ELISA Calc軟件的完整步驟：
1. 獲取實驗數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的初步處理（此處僅包含標(biāo)曲數(shù)據(jù)）：
本次實驗做復(fù)孔，如實驗作復(fù)孔、三孔，需要先進(jìn)行平均值計算（如表中標(biāo)紅部分）。
注：本次實驗中所用試劑盒為QuantiCyto? Mouse TNF-α ELISA kit(EMC102a)，試劑盒具體參數(shù)信息如下：
貨號 | 產(chǎn)品名稱 | 靈敏度 | 檢測范圍 |
QuantiCyto? Mouse TNF-α ELISA kit（小鼠腫瘤壞死因子-α） | 15.6pg/ml | 31.25-2000pg/ml |
2. 軟件下載
此處數(shù)據(jù)處理軟件為ELISA Calc，可在網(wǎng)絡(luò)上自行免費下載。
3. 輸入OD值與標(biāo)準(zhǔn)品濃度
（1）打開ELISA Calc軟件后，界面如下所示：
（2）在表格區(qū)域依次輸入或點擊左下方“粘貼(P)”直接粘貼標(biāo)準(zhǔn)曲線的數(shù)據(jù)。在X(濃度/劑量)這一列表格中輸入標(biāo)準(zhǔn)品濃度，在Y（反應(yīng)值）列依次輸入X列濃度所對應(yīng)的OD值；
4. 選擇擬合曲線的類型并進(jìn)行計算
（1）線性回歸
Linear Fit:：
以線性回歸為例，點擊左上角“回歸、擬合模型(M)”選擇“直線回歸”，選擇是否扣除本底，完成后點擊 “回歸、擬合(R)”按鈕，自動生成擬合曲線。
點擊后，ELISA Calc展示界面如下：
（2）二次多項式回歸
Quadratic Fit:
點擊左上角“回歸、擬合模型(M)”選擇“二次曲線回歸”，選擇是否扣除本底，完成設(shè)置后點擊 “回歸、擬合(R)”按鈕，自動生成擬合曲線。
（3）四參數(shù)對數(shù)曲線擬合
Logistic Model:
點擊左上角“回歸、擬合模型(M)”選擇“l(fā)ogistic曲線擬合2（四參數(shù)）”，選擇是否扣除本底，完成設(shè)置后點擊 “回歸、擬合(R)”按鈕，自動生成擬合曲線。
5. 查看標(biāo)準(zhǔn)曲線擬合后的信息
點擊“回歸方程(R)”按鈕后，您將查看到右側(cè)展示的回歸分析結(jié)果。在這些結(jié)果中，R2值用于衡量模型對數(shù)據(jù)的擬合程度。理想情況下，R2值越接近1，表示模型對數(shù)據(jù)的解釋能力越強(qiáng)，擬合效果越好。如果觀察到R2值沒有達(dá)到預(yù)期的理想水平，這可能意味著當(dāng)前的回歸模型沒有很好地捕捉到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，或者數(shù)據(jù)本身存在較大的變異性，可以通過檢查數(shù)據(jù)是否輸入有誤、去除異常數(shù)值、選擇其他擬合方式等方法進(jìn)行排查或修正。
6. 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)曲線計算樣本濃度
點擊“由Y計算X”，在“Y值”框內(nèi)輸入實驗所得OD值，點擊“計算”，即可計算出對應(yīng)的X值（濃度值）；當(dāng)然，ELISA Calc支持批量計算，可從Eecel或者word文檔中拷貝一批Y值（OD值），點擊左下角的“粘貼”按鈕進(jìn)行批量計算。軟件會自動處理這些數(shù)據(jù)，并在輸出區(qū)域展示每個OD值對應(yīng)的濃度。
以上為ELISA 數(shù)據(jù)處理軟件使用（ELISA Calc為例）的流程簡介，該軟件操作簡單，極易上手，可以結(jié)合excel表格處理數(shù)據(jù)，在計算大批量數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。
關(guān)于欣博盛生物：
欣博盛生物科技有限公司成立于2007年，是一家力耕于生命科學(xué)和生物技術(shù)領(lǐng)域的高新技術(shù)企業(yè)，專門從事以ELISA產(chǎn)品為主的生物試劑研發(fā)與銷售，致力于為廣大研究人員提供高品質(zhì)的科研產(chǎn)品。
欣博盛研發(fā)生產(chǎn)中心擁有完整的酶聯(lián)免疫檢測試劑盒研發(fā)和生產(chǎn)平臺，研發(fā)生產(chǎn)團(tuán)隊由具有近30年免疫檢測行業(yè)經(jīng)驗的專家?guī)ьI(lǐng)，由具有生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、檢驗學(xué)等相關(guān)專業(yè)和研發(fā)經(jīng)驗的人員組成。廣泛與歐美知名的抗原抗體生產(chǎn)公司和機(jī)構(gòu)開展合作，篩選和委托定制高質(zhì)量的原料，采用行業(yè)內(nèi)質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)來研發(fā)生產(chǎn)ELISA試劑盒。公司自主研發(fā)的ELISA試劑盒在國內(nèi)眾多重點實驗室廣泛使用，深受廣大科研人員的好評。欣博盛品牌 ELISA試劑盒自推出以來已先后在Nature, Cell, PNAS等國際期刊中被引用。
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