作為整個ELISA實驗的最后一步，檢測結果的計算對于整個實驗十分重要。欣博盛生物為您整理了ELISA數據處理相關的知識，希望對您的科研有所幫助！

ELISA結果處理流程

以夾心法ELISA的數據處理為例：

1. ELISA的樣本通常要設置復孔進行檢測，這樣才能為結果的統計驗證提供足夠的數據。分別計算標準品、實驗組樣本的吸光度的平均值。復孔檢測結果的變異系數（CV）不應超出20%。

2. 建立標準曲線。以標準品濃度作橫坐標、OD值作縱坐標，擬合曲線。（各類ELISA處理軟件與Excel均可提供曲線擬合選項。）下圖展示了一條具有代表性的標準曲線，數據來自QuantiCyto® Human MIF ELISA kit(EHC086).

注：本圖僅供參考，應以同次試驗標準品所繪標準曲線計算標本中人MIF的含量。

3. 根據擬合的標準曲線，通過待測樣品的OD值計算出樣本的濃度。若樣品經過稀釋，須乘以相應的稀釋倍數。

4. 對于OD值落在標準曲線范圍外的樣品，為獲得準確的結果，需排查可能存在的問題。

ELISA標準曲線擬合方法

選擇正確的曲線擬合方法對于獲取準確的ELISA實驗結果至關重要。面對眾多的擬合選項，研究人員需要根據實驗的具體情況和標準曲線的特性來挑選最合適的模型。

以下為幾種常見的ELISA擬合方式：

1. 線性回歸

線性回歸適用于分析在較小濃度范圍內數據點與濃度之間呈現線性關系的實驗數據。它通過最小二乘法找到最佳擬合直線。在酶聯免疫吸附測定（ELISA）數據分析中，當實驗數據的線性關系非常顯著時，線性回歸通常能夠提供較高的R2值，R2值是衡量模型擬合優度的一個指標，其值越接近1，表示模型擬合效果越好。如果數據的線性擬合效果不佳，可能需要考慮使用其他類型的曲線擬合方法，例如二次曲線或logistic曲線（四參數模型），這些方法適用于數據點與濃度之間存在非線性關系的場合。

Linear Fit:：

2. 二次多項式回歸

在ELISA數據處理中，二次多項式回歸是處理非線性數據的有效方法，特別適用于那些在特定濃度范圍內呈現輕微彎曲的標準曲線。在許多ELISA實驗中，標準曲線的擬合近似于二次多項式的升段或者降段。因此，使用二次多項式回歸時，應確保所選的取值范圍能夠準確地反映這些曲線段的特性。

Quadratic Fit:  

3. 四參數對數曲線擬合

四參數對數曲線擬合適用于大多數ELISA實驗，能夠很好地描述S形標準曲線。它要求X值不能小于0（因為指數函數的底數必須是正實數）。四參數對數曲線擬合在很多情況下都能很好地擬合ELISA的反應曲線，這使得它成為ELISA數據分析中應用最-廣的模型之一。

Logistic Model: 

ELISA 數據處理軟件使用（ELISA Calc為例）

ELISA Calc是一款專門用于處理ELISA數據的軟件。它支持多種回歸和擬合模型，如直線回歸、二次曲線回歸以及Logistic曲線擬合等 。您可以通過輸入標準品的濃度和對應的吸光度來繪制標準曲線，并據此計算樣品的濃度。欣博盛生物在此給各位老師展示使用ELISA Calc軟件的完整步驟：

1. 獲取實驗數據與數據的初步處理（此處僅包含標曲數據）：

本次實驗做復孔，如實驗作復孔、三孔，需要先進行平均值計算（如表中標紅部分）。

注：本次實驗中所用試劑盒為QuantiCyto® Mouse TNF-α ELISA kit(EMC102a)，試劑盒具體參數信息如下：

2. 軟件下載

此處數據處理軟件為ELISA Calc，可在網絡上自行免費下載。

3. 輸入OD值與標準品濃度

（1）打開ELISA Calc軟件后，界面如下所示：

（2）在表格區域依次輸入或點擊左下方“粘貼(P)”直接粘貼標準曲線的數據。在X(濃度/劑量)這一列表格中輸入標準品濃度，在Y（反應值）列依次輸入X列濃度所對應的OD值；

4. 選擇擬合曲線的類型并進行計算

（1）線性回歸

Linear Fit:：

以線性回歸為例，點擊左上角“回歸、擬合模型(M)”選擇“直線回歸”，選擇是否扣除本底，完成后點擊 “回歸、擬合(R)”按鈕，自動生成擬合曲線。

點擊后，ELISA Calc展示界面如下：

（2）二次多項式回歸

Quadratic Fit:  

點擊左上角“回歸、擬合模型(M)”選擇“二次曲線回歸”，選擇是否扣除本底，完成設置后點擊 “回歸、擬合(R)”按鈕，自動生成擬合曲線。

（3）四參數對數曲線擬合

Logistic Model: 

點擊左上角“回歸、擬合模型(M)”選擇“logistic曲線擬合2（四參數）”，選擇是否扣除本底，完成設置后點擊 “回歸、擬合(R)”按鈕，自動生成擬合曲線。

5. 查看標準曲線擬合后的信息

點擊“回歸方程(R)”按鈕后，您將查看到右側展示的回歸分析結果。在這些結果中，R2值用于衡量模型對數據的擬合程度。理想情況下，R2值越接近1，表示模型對數據的解釋能力越強，擬合效果越好。如果觀察到R2值沒有達到預期的理想水平，這可能意味著當前的回歸模型沒有很好地捕捉到數據之間的關系，或者數據本身存在較大的變異性，可以通過檢查數據是否輸入有誤、去除異常數值、選擇其他擬合方式等方法進行排查或修正。

6. 根據標準曲線計算樣本濃度

點擊“由Y計算X”，在“Y值”框內輸入實驗所得OD值，點擊“計算”，即可計算出對應的X值（濃度值）；當然，ELISA Calc支持批量計算，可從Eecel或者word文檔中拷貝一批Y值（OD值），點擊左下角的“粘貼”按鈕進行批量計算。軟件會自動處理這些數據，并在輸出區域展示每個OD值對應的濃度。

以上為ELISA 數據處理軟件使用（ELISA Calc為例）的流程簡介，該軟件操作簡單，極易上手，可以結合excel表格處理數據，在計算大批量數據時表現出明顯的優勢。

關于欣博盛生物：

欣博盛生物科技有限公司成立于2007年，是一家力耕于生命科學和生物技術領域的高新技術企業，專門從事以ELISA產品為主的生物試劑研發與銷售，致力于為廣大研究人員提供高品質的科研產品。

欣博盛研發生產中心擁有完整的酶聯免疫檢測試劑盒研發和生產平臺，研發生產團隊由具有近30年免疫檢測行業經驗的專家帶領，由具有生物學、醫學、藥學、檢驗學等相關專業和研發經驗的人員組成。廣泛與歐美知-名的抗原抗體生產公司和機構開展合作，篩選和委托定制高質量的原料，采用行業內質量控制標準來研發生產ELISA試劑盒。公司自主研發的ELISA試劑盒在國內眾多重點實驗室廣泛使用，深受廣大科研人員的好評。欣博盛品牌 ELISA試劑盒自推出以來已先后在Nature, Cell, PNAS等國際期刊中被引用。

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