免疫學檢測中的曲線擬合(參考版)
2024-08-16 02:48本頁面
【正文】 夾心 ELISA校準曲線 ? 優(yōu)化 ： – 為得到更大的線性范圍，可提高包被抗體和檢測抗體的用量； – 標準曲線的不同位置精確度不同，這影響到標準曲線上數據點的疏密分布，并需要相應的質控品； – 不同批標準曲線之間亦有誤差，因此每批實驗都應重新坐標準確性。 ? 測定下限 detectability —超過零劑量精密度的最低抗原濃度。 ? 變異系數 coefficient of variation, CV —標準差以其均數的百分比來表示。 摘自生物軟件網 有關概念 ? 準確度 accuracy—實驗測得的分析物濃度與其真值之間符合程度。從數據錄入與管理、統(tǒng)計分析、繪圖，到結果管理， NoSA 風格獨特，核心算法 (廣義線性模型建模 )是創(chuàng)制組全體成員數十年探索的 結晶，計算結果通過了 SAS、 SPSS的驗證。覆蓋了絕大部分常用的統(tǒng)計分析方法，嵌入了當代數據 處理技術，能滿足從事各類研究的專家、學者對數據作統(tǒng)計分析的需要， 是各專業(yè)研究生、本科生統(tǒng)計學教學的優(yōu)秀課件。它使用非 常方便， 可以說是實驗數據處理的圣手，并且可以生成漂亮的曲線應用 到論文之中。支持三 次樣條插值算法、最小二乘法直線擬合算法、可化為直線方程處理的特 殊函數方程擬合算法以及一元多項式回歸算法。 數據作圖助手 II 是一款用于對實驗結果進行數據分析和作圖的專業(yè)軟件。 PeakFit Demo 自動分離、擬合與分析非線性數據軟件。 數據處理類軟件 Introduction GraphPad PRISM Demo 著名的數據處理軟件 ,用來進行生物學統(tǒng)計、曲線擬合以及作圖。 ? Program： RIA AID, ELISA AID (Robert Maciel Associates, Inc. Arlington, MA) 通用的處理程序，可進行 loglogit(加權、非加權）、四參數 logistic擬合、多項式擬合、點對點擬合等，可用于 RIA和 EIA。 使用范圍 ： 非競爭免疫測定中雙抗夾心測定不能用。 [AbAg] [Ab][Ag] [AbAg] [Ag] 特點 ：以化學理論為基礎，給出了免疫測定的化學本質， 比其他經驗模式更可靠。 ? 原理 ： Ag+Ab?AbAg ， Ka= ， =Ka（ n[AbAg]） n為反應孔中抗體的最大結合能力，以 mol/g抗體表示， Ka是平衡常數。 ? 最低要求 ： ? 應用時經濟省時； ? 一個反應變量只對應一個劑量結果（無 hooks出現(xiàn)）。 ? 目標 ：曲線線性化，獲得數學模式。 Logistic公式（兩參數，四參數）應用 例：在 fPSA免疫分析中，四參數 logistic擬合和四次多項式擬合最接近真實值。 ? 優(yōu)點 ： ? 不會出現(xiàn)鉤狀（ hooks）； ? 問題 ： ? 與 直線公式 相比 logistic公式在代數學上是一個相當復雜的公式，因此要找出 “ 最佳擬合 ” 相對較難； ? 參數 ： ? a， b， c， d四參數，或帶入 aamp。 LogLogit轉換應用： 1）將測定反應對校準物濃度的對數作圖； 2）對轉換后的曲線進行最小平方回歸。 LogLogit 轉換曲線： logit（ y） =a+b*ln（ x） logit（ y） =a+b*ln（ x） ? 適用范圍 ： ? 競爭免疫測定數據擬合。 ? 問題 ： ? 一個給定反應值可能對應兩個結果，因此需對校正曲線進行截尾。 雙曲線模式 hyperbolic curve應用 1）將測定反應對校準物濃度作圖； 2）對多項式進行最小平方回歸。 雙曲線擬合 hyperbolic curve： y=
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