ELISA是一種酶聯免疫分析測定技術，提供一種檢測或量化特定分析物濃度的工具。在實驗中，ELISA的測定標準格式分為96微孔板（通常為8行12列）。每個微孔都經過預處理以產生反應，在大多數情況下，反應會導致微孔中溶液的顏色發生變化。分光光度計用于檢測穿過該溶液的光量。孔從透明（無反應）變為深藍色（100%反應），顏色變深時，可通過分光光度計記錄的光密度讀數變化檢測出來。將未知分析物的濃度與標準曲線進行比較，該標準曲線是使用已知濃度的標準制劑構建的。

  ELISA數據輸出類型

  ELISA數據輸出類型分為3類，這3類分別如下：

  1.定性ELISA：該檢測提供簡單的陽性或陰性結果，它只能通過與沒有抗原或無關對照抗原的空白孔進行比較來確認是否存在任何抗原。

  2.半定量ELISA：該檢測方法比較被測樣本中抗原的相對含量。檢測到的信號強度將直接對應于抗原的含量。但是，由于ELISA試劑盒中不存在標準蛋白質，因此無法通過此方法計算出準確的濃度。

  3.定量ELISA：該檢測方法可計算樣本中抗原的準確含量。使用已知濃度的標準蛋白通過一系列連續稀釋構建標準曲線。可以從標準曲線中插入未知的抗原濃度，以計算樣本中抗原的含量。此程序最常用于報告ELISA數據。

  ELISA檢測標準曲線

  使用標準或校準曲線定量計算待測樣本中未知抗原的濃度。標準曲線是使用標準參考抗原的已知濃度與每個濃度的光密度（通常使用平板讀數器在450nm處）繪制的。

  大多數酶標儀通常都配有軟件，可自動進行數據分析和曲線擬合。通過外推標準曲線的線性部分來計算未知抗原。紀寧在這里建議在進行ELISA測定時，對樣品進行兩次或三次重復，以確保結果的良好統計驗證。可以計算標準偏差(SD)和變異系數(CV)來評估移液的精度，最佳實踐的CV值應保持在20%以下。

  此外，建議在ELISA板設置過程中加入陽性對照（已知分析物數量或存在分析物的樣品）和陰性對照（沒有分析物數量或存在的樣品）。

  曲線擬合軟件

  1.半對數圖：使用濃度對微孔板讀數的對數。生成典型的S形曲線，使數據點分布更均勻。該方法有助于抵消線性圖導致的下端壓縮。

  2.線性圖：繪制一條曲線，一條軸表示抗原濃度，另一條軸表示微孔板讀數。大多數情況下，R2值大于0.99表示曲線擬合良好。值得注意是，線性圖會壓縮數據點，尤其是在曲線的下端，這會導致分辨率降低。

  3.對數/對數圖：這在低至中等濃度范圍內很常見，因為它在此范圍內具有良好的線性。但是，如果濃度增加到更高的范圍，則會發現線性會消失。

  4.4PL或5PL曲線（4或5參數物流）：這些是高度復雜的程序，需要更復雜的計算。4PL方法基于感染點周圍的對稱性，而5PL方法考慮不對稱性，對于大多數免疫測定來說，5PL通常更適合。

  峰值恢復

  加標回收有助于確定樣品中是否存在可能干擾抗體與抗原結合過程的成分。該過程通過使用已知濃度的重組蛋白加標樣品基質來執行。進行標準ELISA測定，并從標準曲線推斷蛋白質濃度。蛋白質的回收率以百分比表示，通常，低于80%的值表示基質中存在干擾測定的成分。在這種情況下，我們建議使用不同的ELISA試劑盒。

  變異系數（CV）

  變異系數對于確定所獲得的數據或結果中的任何不準確性或不一致性非常重要。這通常表示為相對于平均值的方差百分比。方差越大，預期的不一致或不準確性就越大。導致變異系數(CV)過高的一些常見因素包括樣品污染、溫度變化、移液錯誤、清洗不充分和孔變干。

  上述是紀寧為大家簡要介紹下ELISA試劑盒數據分析的概念。數據分析是非常重要的工作，它可以檢驗ELISA實驗的成果，了解這些概念可以更有效幫助您做數據分析。