利用什么方程擬合ELISA試劑盒曲線較合適?

  昨日上午，有位客戶我公司“在線客服”中到我司業務員何，想要訂購人IRAK試劑盒，對實驗曲線問題作出疑問。對此，何將問題轉至技術部，技術員針對這一問題作出解析：利用什么方程擬合ELISA曲線較合適？
   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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