手机版
1. 数据输入与散点图生成
将标准品的浓度(X轴)和对应的吸光度值(Y轴)输入软件(如Excel或Origin)，生成散点图。
确保X轴为浓度(对数坐标)，Y轴为吸光度(线性或对数坐标)，避免轴设置错误导致曲线失真。
2. 选择合适的拟合模型
线性回归：适用于线性关系良好的数据(R²≥0.99)，但多数ELISA实验需非线性拟合。
非线性拟合(如四参数逻辑函数)：
在Origin或Excel中，选择“非线性曲线拟合”功能，调整参数使曲线贴合数据点。
若R²过低(如<0.9)，尝试多项式拟合或调整标准品浓度梯度。
3. 优化曲线参数
调整坐标轴范围：根据数据范围设置X轴(如0.1-20)和Y轴(如0.01-10)，避免曲线压缩或拉伸。
检查残差：若残差分布不均，需重新拟合或排除异常值。
4. 常见问题与解决
R²值低：
可能原因：标准品浓度梯度不合理、数据点偏离趋势。
解决：按试剂盒说明书重新配置标准品浓度，避免直接套用他人模板。
曲线不光滑：
可能原因：拟合模型选择错误。
解决：尝试四参数逻辑函数或多项式拟合。
5. 验证与计算
将样本吸光度代入拟合方程，计算浓度后乘以稀释倍数。
确保样本OD值在标准曲线范围内，超出范围需稀释或重新检测。
注：具体操作需结合试剂盒说明书，不同品牌可能对拟合模型有特殊要求。
注意：以上仅供参考，不作为实际数据，实验需严格遵循说明，避免交叉污染，并确保样本处理(如离心、稀释)符合要求。
