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技术文章
ELISA标曲拟合方程解析@2023科研资料更新
点击次数：3336 发布时间：2023/2/6 9:19:41
ELISA 标准曲线那么多的曲线计算公式，那么对于那么多的曲线计算公式，我该如何选择的拟合方程呢？样本浓度的分析是根据标准品数据所生成的标准曲线完成的，要确保样本结果的准确性，就要保标准曲线尽量能还原抗原抗体的动力学反应过程。
一般情况按照说明书推荐方法拟合标曲，可以用软件绘制也可以手动制作。标曲呈现s型曲线，两端趋于水平，中间趋于线性，中间部分为较佳的检测范围。当标准品的量超过与包被抗体结合的量，此时标准品已饱和，在增加标准品的量，其 OD 值不再变化，故当标准品达到一定浓度后，曲线趋于水平。按照科学分析方法，如果存在奇异点或者污点，直接采用线性分析不是很好，要对拟合曲线的几个点进行取舍，同时也可以改用双对数直线拟合或者四参数曲线拟合。那么常用的曲线拟合回归方程主要为以下7种：
01 直线回归
直线回归是简单的回归模型,也是基本的曲线拟合回归分析方法，将所有的测试点拟合为一条直线。其拟合函数方程式为：y=a+bx
02 二次多项式拟合回归方程
03 三次多项式拟合回归方程
04 半对数拟合回归方程
05 Log-Log 拟合回归方程
06 Logit-Log 拟合回归方程
Logit-log 则是免疫学检测中的模型, 可用于竞争法。它早用于 RIA，但在 ELISA 中也是可以应用的。Logit 变换源于数学中的 Logistic 曲线。在竞争法放射免疫分析 (RIA) 及 ELISA 中，当竞争性反应物为 0 时结合率为 100%，如果某一浓度下结合率为 B，B=OD/OD(0)，在对B进行 Logit 变换：y=ln[B/(1-B)]，之后 y 与浓度的对数成线性关系，即：y = a + b lg(x)，拟合函数方程式为：lg(y) = a lg(x) + b 就得到了 Logit-log 直线回归模型，这个模型一般适用于竞争法的拟合，所以拟合时要求只有少有一个零浓度测试的 OD 值，并且此值为整个反应的d值(也就是我们常说的至少要做一个空白对照)。
07 四参数拟合回归方程
四参数方程的拟合函数表达式为：
切记，在实验过程中，要根据各个实验本身的特点，选择适合的曲线拟合模型，才能得到合理的实验结果, 一般情况下，需要综合考虑标准曲线的趋势走向以及 R 值的大小，来终选择适合自己的回归方程。
原创作者：上海雅吉生物科技有限公司
