竞争ELISA的标准曲线的拟合方式有哪些?

竞争 ELISA 最主流是四参数逻辑斯蒂拟合，除此之外还有其他拟合，各自适用场景、优缺点不一样。

四参数逻辑斯蒂也就是常说的 4PL，是竞争 ELISA 的默认选择，绝大多数期刊和试剂盒方法学都要求用它。它包含上渐近线、下渐近线、拐点浓度也就是 IC50，还有斜率因子。竞争曲线是下降型，软件里可以直接选择反向四参数。它可以很好覆盖从几乎没有抑制到接近最大抑制的完整 S 形，对中间梯度点的权重合理，IC50 结果稳定。它的局限是如果曲线偏离标准 S 形，比如最大抑制达不到平台，或者高低两端点漂移，拟合误差会明显变大。

五参数逻辑斯蒂，也就是 5PL，在四参数基础上增加不对称因子。当竞争曲线上下两端不对称，上升和下降的陡度不一样的时候，五参数可以更好贴合实际数据。代价是参数更多，需要更多可靠标定点，更容易出现过拟合，如果标定点偏少或者 CV 偏大，IC50 的波动会比四参数更大，一般只在有明确证据证明曲线不对称时才选用，不作为常规。

线性拟合只在很窄区间内勉强使用。竞争曲线本身是非线性，整条曲线绝对不能直接线性。有时候研究者只选取曲线中间近似线性的一小段，做线性回归用于粗略估算样本，但是这种方式不能覆盖宽浓度范围，高低浓度会有巨大偏差，正式投稿和方法学验证不接受。

半对数线性，就是把浓度取对数之后，选取曲线中部接近直线的区段做线性回归。早期很多竞争体系会这么做，操作简单，但是同样只能在有限区间有效，外推风险很高，现在大多只是辅助观察，不再作为主拟合。

样条或者局部拟合，比如平滑样条，它不预设固定的函数形态，只是沿着标定点平滑连线。适合观察曲线走势，判断有没有异常拐点，但是不能给出 IC50，也无法稳定外推，不能用来定量换算样本。

另外还有 Logit 变换，也就是把 B/B0 通过 logit 转换之后对 log 浓度做线性回归，早年竞争检测非常常用。它的优势是计算简单，变换之后看起来是直线，但它对靠近上下平台的点权重不合理，两端点会严重扭曲拟合，现在基本被四参数替代，很多审稿人会要求改用 4PL。

还有非线性双曲线结合模型，理论上基于质量作用定律，适合单一位点可逆结合的体系。它物理意义清晰，但如果存在多位点结合、非特异吸附，模型就会失效，在常规竞争 ELISA 里使用很少，更多用于基础结合研究。

在实际操作中，优先使用反向四参数。如果曲线明显不对称并且标定点充足，可以尝试五参数作为对比。Logit、半对数线性只能作为历史方法或者辅助，不能作为正式定量拟合。同时要注意，拟合时一般不把空白纳入曲线，空白用来预先扣本底，B0 作为曲线的上平台点参与拟合。