在s曲線的低濃度部門可以用乘冪方程很好的擬合，中低濃度部門可以用直線方程，中間部門可用對數方程，而中後段可用四參數。免疫檢測時尺度點(可以是倍比稀釋的，也可以不是)濃度假如和相應的吸光度(od)值假如能夠呈現直線關(guan) 係當然是的了，這時可以通過exell等利便的獲得擬合曲線，進而推算出樣品的濃度值。
    關(guan) 於(yu) 尺度曲線的擬合方式，直線、二次曲線、三次曲線、指數、對數等雖都可用於(yu) Elisa及其它生物學反應中的曲線擬合，但都隻合用於(yu) 曲線的一部門，有的合用於(yu) 前半段，有的合用於(yu) 後半段，有的合用於(yu) 中間一段，而logistic曲線則對曲線的全部都有較好的合用性。在一個(ge) 長的區間內(nei) ，logistic應該都能擬合得較為(wei) 理想。假如用來定量，s形曲線的中間段(較陡處)是比較好的，而兩(liang) 真個(ge) 平坦部門計算誤差會(hui) 大，有時甚至會(hui) 很大。用於(yu) 免疫檢測的所謂“尺度曲線"實在稱為(wei) 擬合曲線比較合適。目前上zui流行的免疫檢測擬合方式是“四參數邏輯擬合"，用這種擬合方式往往能夠比較的反映濃度和吸光度的曲線關(guan) 係，從(cong) 而進一步比較準確的獲得樣品中待測物質的濃度值。但我們(men) 做免疫檢測很少有時候能夠有這麽(me) 理想的情況，標品濃度和相應od值往往是"s"型的曲線關(guan) 係，這時就不能用直線擬合的方式了，而對擬合方法進行選擇就是必要的了。樞紐在於(yu) 你的尺度曲線做到了s形的哪一部門，你想檢測的樣品濃度在曲線的哪一部門。當然，假如用於(yu) 定量，仍是在中間一段較好。但建模型是一回事，而用它來定量是另一回事。這些方法固然沒有一種方法可以通用，但也都可以用。但並不是說它就是的。事實上不僅(jin) 是Elisa，其它良多生物學反應都是s形曲線，也都可以用logistic曲線擬合。
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