ELISA 数据读取与分析方法
结果计算
开展 ELISA 实验时，待测样本浓度需对照标准曲线进行换算。若样本经过稀释处理，则从标准曲线读取的浓度必须乘以稀释倍数。
所有ELISA 待测样本应设置复孔（双孔或三孔平行），为结果统计验证提供充足数据支持。
分别计算各标准品、质控品、样本复孔吸光度平均值，然后减去空白标准品的平均光密度值（OD值）。复孔变异系数 (CV) 应 ≤ 20%。
标准曲线
借助数据分析软件，以平均吸光度为纵坐标（y轴）、蛋白浓度为横坐标（x轴）拟合生成标准曲线。优先采用试剂盒说明书指定的数据拟合方式。
若无指定方法，建议可依次尝试多种拟合模型（如线性、半对数、双对数、4 参数或 5 参数 Logistic 模型），筛选最佳拟合 ELISA 数据的曲线。确定曲线拟合优劣的一种方式是对标准曲线光密度值进行回代拟合。为此，首先绘制标准曲线。接下来，将标准品视为未知样本，并利用标准曲线内插计算其光密度值。反算结果与理论值偏差应控制在 ±10% 以内。选用相关系数与回代效果最优的拟合方法。
若无配套分析软件，可对浓度与光密度分别取对数后在线性坐标轴绘图，实现 ELISA 数据线性化。通过回归分析确定最佳拟合直线。该方式所得出的数据拟合结果虽大致可用，但精准度较低。
下图为人 IL-6 高灵敏度 Quantikine ELISA 试剂盒（货号 HS600C）的代表性标准曲线。
样本靶标蛋白浓度计算
计算每个样本的浓度，首先要找到纵坐标上的吸光度值，然后沿水平方向延伸至标准曲线。在交点处，向 x 轴作一条垂直线，读取相应的浓度值。若样本经过稀释处理，则从标准曲线读取的浓度必须乘以稀释倍数。
变异系数计算
变异系数（CV）是标准差与平均值的比率，通常以百分比表示。
CV = 标准差
平均值
计算变异系数十分重要，因为它可以揭示 ELISA 结果中可能存在的任何不一致或不准确之处。复孔变异系数 (CV) 应 ≤ 20%。变异系数越大，表明数据的一致性越差、实验误差越大。
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