主题:【原创】浅谈生物学采用拟合方式

浏览0 回复11 电梯直达
尐虎ル)ㄣ灬
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现行分析中常见的曲线类型:

    S形曲线:是典型剂量反应曲线,多见于剂量一致反应关系中,分别有对称S形曲线和非对称S形曲线两种形式。

    直线:化学物质剂量的变化与反应的改变成正比。

    抛物线:为一条线陡峭后平缓的曲线,类似于数学中的对数曲线,又称为对数曲线。



曲线的拟合

    用于免疫检测的所谓标准曲线其实称为拟合曲线。

    免疫检测时标准点(可以是倍比稀释,也可以是不规则选取)浓度如果和相应的吸光度(OD)值如果能够呈现直线关系,数据分析是最理想的,这时可以通过EXCEL等方便的获得拟合曲线,进而推算出样品的浓度值。

    免疫检测很少有能够得到这么理想的情况,标品浓度和相应OD值往往是"S"型的曲线关系,这时就不能用直线拟合的方式了,就是必要对拟合方法进行选择。

   

曲线拟合方式


    直线、二次曲线、三次曲线、指数、对数等虽都可用于ELISA及其它生物学反应中的曲线拟合,但都只适用于曲线的一部分,有的适用于前半段,有的适用于后半段,有的适用于中间一段,而Logistic曲线则对曲线的全部都有较好的适用性。用于定量,在曲线中间一段较好。这些方法虽然没有一种方法可以通用,但也都可以用。关键在于标准曲线做到了S形的哪一部分,你想检测的样品浓度在曲线的哪一部分。在S曲线的低浓度部分可以用乘幂方程很好的拟合,中低浓度部分可以用直线方程,中间部分可用对数方程,而中后段可用四参数。



生物学采用拟合方式


    目前国际上最流行的免疫检测拟合方式是“四参数逻辑拟合”,用这种拟合方式往往能够比较精确的反映浓度和吸光度的曲线关系,从而进一步比较正确的获得样品中待测物质的浓度值。

    在一个较长的区间内,Logistic都能拟合得较为理想。但并不是说它就是万能的。事实上不仅是ELISA,其它很多生物学反应都是S形曲线,也都可以用Logistic曲线拟合。如果用来定量,S形曲线的中间段(较陡处)是比较好的,而两端的平坦部分计算误差会较大。

现在使用的定量试剂盒往往严格规定了较窄的使用浓度范围,除了检测线性范围的要求外,也是为了避免选择不同类型的标准公式,使得分析结果能够用通用的曲线
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happydog2004
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好资源!感谢分享~
咨询:如何进行数据曲线拟合?采用的方法有哪些?应该采用何种软件(Excel,Origin,Metlab)进行数据处理?
尐虎ル)ㄣ灬
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原文由 happydog2004(happydog2004) 发表:
好资源!感谢分享~
咨询:如何进行数据曲线拟合?采用的方法有哪些?应该采用何种软件(Excel,Origin,Metlab)进行数据处理?


一般的数据曲线拟合都要用去专业的软件,也可以自己来做,但是难度比较大。EXCEl只能完成一些简单的运算,如果EXCEL 只能用来做一些呈直线关系的比较好,Origin,Metlab这二个我就不多说了,都是比较专业一些的东西,我只是用过几次,我上边的议题是只关于生物曲线拟合方法的。
尐虎ル)ㄣ灬
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原文由 〓疯子哥〓(madprodigy) 发表:
那几条反应曲线分别表示什么意思?


这个怎么说了,上边只是举例说明一下。生物学的反应是多种多样的,不同的软件可能绘出来不一样,但是只要用到相同计算方法或公式,结果上是不会有多少出入的。但是所选的计算方式特别重要,关于怎么选,我上边也提到一些自己的看法。
qiuxingwei
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