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制作標準曲線我們需要用什么方程去擬合呢?

  • 發布日期:2013-11-22      瀏覽次數:1033
    • zui近上海恒遠不斷收到用戶反饋的關于制作試劑標準曲線的問題,確實,制作標準曲線對我們的實驗來說也很重要,標準曲線做的好或壞會直接影響到我們的實驗結果,甚至是實驗的成敗問題。那么今天就讓上海恒遠ELISA試劑盒來告訴您制作標準曲線我們需要用什么方程去擬合呢?
      用于免疫檢測的所謂“標準曲線”其實稱為擬合曲線比較合適。免疫檢測時標準點(可以是倍比稀釋的,也可以不是)濃度如果和相應的吸光度(OD)值如 果能夠呈現直線關系當然是的了,這時可以通過EXELL等方便的獲得擬合曲線,進而推算出樣品的濃度值。但我們做免疫檢測很少有時候能夠有這么理想 的情況,標品濃度和相應OD值往往是"S"型的曲線關系,這時就不能用直線擬合的方式了,而對擬合方法進行選擇就是必要的了。
      關于標準曲線的擬合方式,直線、二次曲線、三次曲線、指數、對數等雖都可用于ELISA及其它生物學反應中的曲線擬合,但都只適用于曲線的一部分, 有的適用于前半段,有的適用于后半段,有的適用于中間一段,而Logistic曲線則對曲線的全部都有較好的適用性。當然,如果用于定量,還是在中間一段 較好。這些方法雖然沒有一種方法可以通用,但也都可以用。關鍵在于你的標準曲線做到了S形的哪一部分,你想檢測的樣品濃度在曲線的哪一部分。在S曲線的低 濃度部分可以用乘冪方程很好的擬合,中低濃度部分可以用直線方程,中間部分可用對數方程,而中后段可用四參數。
      目前上zui流行的免疫檢測擬合方式是“四參數邏輯擬合”,用這種擬合方式往往能夠比較的反映濃度和吸光度的曲線關系,從而進一步比較正確的獲 得樣品中待測物質的濃度值。
      其實,在一個長的區間內,Logistic應該都能擬合得較為理想。但并不是說它就是的。事實上不僅是ELISA,其它很多生物學反應都是S形 曲線,也都可以用Logistic曲線擬合。但建模型是一回事,而用它來定量是另一回事。如果用來定量,S形曲線的中間段(較陡處)是比較好的,而兩端的 平坦部分計算誤差會大,有時甚至會很大。

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