疫學(xué)檢測中的曲線擬合(已修改)
2025-05-12 02:46 本頁面
【正文】 免疫測定中的數(shù)據(jù)處理與曲線擬合 ? 免疫測定中的數(shù)據(jù)處理 ? 數(shù)據(jù)處理與科學(xué)作圖 免疫測定中的數(shù)據(jù)處理與曲線擬合 免疫測定的數(shù)據(jù)處理及結(jié)果報告 ? 臨床免疫檢測技術(shù) ： RIA和 EIA等； ? 數(shù)據(jù)處理的意義和目標 ： – 只有在測定結(jié)果以一種有意義的方式報告時，測定結(jié)果才有用； – 免疫測定結(jié)果的客觀評價，對改善免疫測定的重復(fù)性以及免疫 測定的標準化都有重要意義。 ? 數(shù)據(jù)處理報告的要求 ： – 通俗易懂； – 定性結(jié)果明確，定量范圍明確； – 處理后得到的數(shù)據(jù)要具有可重復(fù)性； – 試驗的評價不能建立在假定的正態(tài)分布上； – 結(jié)果具有用于進一步分析處理（如流行病學(xué)）的充分性。 ? 免疫測定以其測定結(jié)果的表達方式 ： 定性，定量兩類。 定性測定 “有” 或“無” ? 判定結(jié)果 ：陰性，陽性。 ? 判定依據(jù) ： cutoff值， S/N or P/N比值。 ? 判斷依據(jù)確立原則 ：盡可能避免假陽性和假陰性結(jié)果的出現(xiàn)。 ? 應(yīng)用 ：傳染性病原體的血清標志物檢測。 定性測定數(shù)據(jù)處理 cutoff值的確定 相關(guān)概念： ELISA測定的 “ 灰區(qū) ” 陽性判斷值的確定就是要使以其得到的測定結(jié)果的假陽性和假陰性的發(fā)生率最低，處于陽性判斷值定值域中的測定結(jié)果可歸為可疑，亦即 ELISA測定的 “ 灰區(qū) ” 。 定性測定數(shù)據(jù)處理 cutoff值的確定 Cutoff 值設(shè)定的一般方法： 1. 標準差比率 standard deviation ratio, SDR 2. 測定標本對陰性比值 （ P/N or S/N） test to negative ratio, TNR 3. 以陰性對照均值 +2或 3SD作為 cutoff值 4. 綜合陰性對照均值 +2或 3SD及陽性對照 2或 3SD建立 cutoff值 5. 綜合陰性對照均值 +2或 3SD及陽性對照 2或 3SD和轉(zhuǎn)化血清結(jié)果建立 cutoff值 6. 百分位數(shù)法 7. 相對單位 （ relative units, EIU): 標本 EIU= 8. 雙質(zhì)控 （ double control， 2C） ： （陰性質(zhì)控物中值 +陽性質(zhì)控物中值） 9. 使用 ROC曲線設(shè)定 cutoff值 標本測定值 參考樣本（弱陽性質(zhì)控）測定值 使用 ROC曲線設(shè)定 cutoff 值： ? ROC曲線 ：橫坐標為 假陽性率 FPR=[假陽性數(shù) /（假陽性 +真陰性） ] 縱坐標為 真陽性率 TPR=[真陽性數(shù) /（真陽性 +假陰性） ] 根據(jù)這種關(guān)系確定區(qū)分正常與異常的分界點究竟在何處最合適，也就是說此時的假陽性和假陰性率最低或比例最適當(dāng)或最為符合使用目的，該分界點即可作為 ELISA cutoff值。 ROC曲線的含義： 陽性人群的測定值與陰性人群的測定值重疊程度越小，即測定的識別能力越高，ROC曲線越偏向上，曲線下面積越大。 定量測定 測定待測物的含量 ? 判定結(jié)果 ：濃度（ U/L， μ g/L）。 ? 判斷依據(jù) ： 測定未知標本的同時， 以系列濃度標準品測得的劑量反應(yīng)曲線（即標準曲線） 以此推算未知標本的濃度。 ? 劑量反應(yīng)曲線 ：一般均為非線性的，不同的數(shù)學(xué)模式可以用來改善上述劑量反應(yīng)曲線繪制的精密度，從而以較少的數(shù)據(jù)和計算獲得較為準確的結(jié)果。 ? 應(yīng)用 ：非傳染性血清學(xué)指標。 免疫測定中的劑量反應(yīng)曲線 （相對于定量生化）： ? 非線性 → 測定反應(yīng)和待測物濃度之間的關(guān)系不一定是一條簡單的直線； ? 可能存在與系列標準品的測定數(shù)據(jù)擬合的 多條曲線 → 可能因曲線的選擇而造成偏差； ? 具有相對大的且方差不齊的 測定誤差 ，且在標準曲線的不同位置、在不同批的測定之間這種誤差亦不同。 單純線性回歸往往不能反應(yīng)真實情況 Figure 1 Falsely lo
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