免疫學(xué)檢測中的曲線擬合教學(xué)課件

1、n免疫測定中的數(shù)據(jù)處理n數(shù)據(jù)處理與科學(xué)作圖免疫測定的數(shù)據(jù)處理及結(jié)果報告免疫測定的數(shù)據(jù)處理及結(jié)果報告l臨床免疫檢測技術(shù)臨床免疫檢測技術(shù)：RIA和EIA等；l數(shù)據(jù)處理的意義和目標(biāo)數(shù)據(jù)處理的意義和目標(biāo)：只有在測定結(jié)果以一種有意義的方式報告時，測定結(jié)果才有用；免疫測定結(jié)果的客觀評價，對改善免疫測定的重復(fù)性以及免疫測定的標(biāo)準(zhǔn)化都有重要意義。l數(shù)據(jù)處理報告的要求數(shù)據(jù)處理報告的要求：通俗易懂；定性結(jié)果明確，定量范圍明確；處理后得到的數(shù)據(jù)要具有可重復(fù)性；試驗的評價不能建立在假定的正態(tài)分布上；結(jié)果具有用于進一步分析處理（如流行病學(xué)）的充分性。l免疫測定以其測定結(jié)果的表達方式免疫測定以其測定結(jié)果的表達方式：定性，

2、定量兩類。定性測定定性測定- “有有” 或或“無無”l判定結(jié)果判定結(jié)果：陰性，陽性。l判定依據(jù)判定依據(jù)：cut-off值，S/N or P/N比值。l判斷依據(jù)確立原則判斷依據(jù)確立原則：盡可能避免假陽性和假陰性結(jié)果的出現(xiàn)。l應(yīng)用應(yīng)用：傳染性病原體的血清標(biāo)志物檢測。定性測定數(shù)據(jù)處理 -cut-off值的確定相關(guān)概念： ELISAELISA測定的測定的“灰區(qū)灰區(qū)”- 陽性判斷值的確定就是要使以其得到的測定結(jié)果的假陽性和假陰性的發(fā)生率最低，處于陽性判斷值定值域中的測定結(jié)果可歸為可疑，亦即ELISA測定的“灰區(qū)”。定性測定數(shù)據(jù)處理 -cut-off值的確定Cut-off Cut-off 值設(shè)定的一般方法

3、：值設(shè)定的一般方法：標(biāo)準(zhǔn)差比率標(biāo)準(zhǔn)差比率 standard deviation ratio, SDR測定標(biāo)本對陰性比值測定標(biāo)本對陰性比值（P/N or S/N） test to negative ratio, TNR以陰性對照均值以陰性對照均值+2+2或或3 3SD作為作為cut-off值值綜合陰性對照均值綜合陰性對照均值+2+2或或3 3SD及陽性對照及陽性對照-2-2或或3 3SD建立建立cut-off值值綜合陰性對照均值綜合陰性對照均值+2+2或或3 3SD及陽性對照及陽性對照-2-2或或3 3SD和轉(zhuǎn)化血清結(jié)果建立和轉(zhuǎn)化血清結(jié)果建立cutoff值值百分位數(shù)法百分位數(shù)法相對單位相對單位（

4、relative units, EIU): 標(biāo)本標(biāo)本EIU= =雙質(zhì)控雙質(zhì)控（double control，2C）：0.18X0.18X（陰性質(zhì)控物中值（陰性質(zhì)控物中值+ +陽性質(zhì)控物中值）陽性質(zhì)控物中值）1.1.使用使用ROC曲線設(shè)定曲線設(shè)定cut-off值值 標(biāo)本測定值參考樣本（弱陽性質(zhì)控）測定值使用使用ROC曲線設(shè)定曲線設(shè)定cut-off 值：值：lROC曲線曲線：橫坐標(biāo)為假陽性率FPR=假陽性數(shù)/（假陽性+真陰性） 縱坐標(biāo)為真陽性率TPR=真陽性數(shù)/（真陽性+假陰性）根據(jù)這種關(guān)系確定區(qū)分正常與異常的分界點究竟在何處最合適，也就是說此時的假陽性和假陰性率最低或比例最適當(dāng)或最為符合使用目的

5、，該分界點即可作為ELISA cut-off值。ROC曲線的含義：曲線的含義：陽性人群的測定值與陰性人群的測定值重疊程度越小，即測定的識別能力越高，ROC曲線越偏向上，曲線下面積越大。定量測定定量測定-測定待測物的含量測定待測物的含量l判定結(jié)果判定結(jié)果：濃度（U/L，g/L）。l判斷依據(jù)判斷依據(jù)：測定未知標(biāo)本的同時，以系列濃度標(biāo)準(zhǔn)品測得的劑量反應(yīng)曲線（即標(biāo)準(zhǔn)曲線）以此推算未知標(biāo)本的濃度。l劑量反應(yīng)曲線劑量反應(yīng)曲線：一般均為非線性的，不同的數(shù)學(xué)模式可以用來改善上述劑量反應(yīng)曲線繪制的精密度，從而以較少的數(shù)據(jù)和計算獲得較為準(zhǔn)確的結(jié)果。l應(yīng)用應(yīng)用：非傳染性血清學(xué)指標(biāo)。免疫測定中的劑量反應(yīng)曲線（相對于定

6、量生化）：非線性非線性測定反應(yīng)和待測物濃度之間的關(guān)系不一定是一條簡單的直線；可能存在與系列標(biāo)準(zhǔn)品的測定數(shù)據(jù)擬合的多條曲多條曲線線可能因曲線的選擇而造成偏差；具有相對大的且方差不齊的測定誤差測定誤差，且在標(biāo)準(zhǔn)曲線的不同位置、在不同批的測定之間這種誤差亦不同。n9、 人的價值，在招收誘惑的一瞬間被決定。2022-2-272022-2-27Sunday, February 27, 2022n10、低頭要有勇氣，抬頭要有低氣。2022-2-272022-2-272022-2-272/27/2022 5:19:50 AMn11、人總是珍惜為得到。2022-2-272022-2-272022-2-27Fe

7、b-2227-Feb-22n12、人亂于心，不寬余請。2022-2-272022-2-272022-2-27Sunday, February 27, 2022n13、生氣是拿別人做錯的事來懲罰自己。2022-2-272022-2-272022-2-272022-2-272/27/2022n14、抱最大的希望，作最大的努力。2022年2月27日星期日2022-2-272022-2-272022-2-27n15、一個人炫耀什么，說明他內(nèi)心缺少什么。2022年2月2022-2-272022-2-272022-2-272/27/2022n16、業(yè)余生活要有意義，不要越軌。2022-2-272022-2

8、-27February 27, 2022n17、一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。2022-2-272022-2-272022-2-272022-2-27單純線性回歸往往不能反應(yīng)真實情況單純線性回歸往往不能反應(yīng)真實情況Figure 1 Falsely low and falsely elevated assay values resulting from drawing a straight line for the calibration curve.數(shù)據(jù)處理與科學(xué)作圖數(shù)據(jù)處理與科學(xué)作圖問題：問題：給定一批離散的數(shù)據(jù)點，需確定滿足特定要求的曲線或 曲面,從而獲取整體的規(guī)律。目標(biāo)目標(biāo)：用一

9、個解析函數(shù)描述一組（二維）數(shù)據(jù)(通常是測量值)。方法方法：u插值法插值法 - 數(shù)據(jù)假定是正確的，要求以某種方法描述數(shù)據(jù)點之間所發(fā)生的情況；u曲線擬合或回歸曲線擬合或回歸- 設(shè)法找出某條光滑曲線，使它最佳 地擬合數(shù)據(jù)，但不必要經(jīng)過任何數(shù)據(jù)點。曲線及相應(yīng)數(shù)學(xué)公式表明數(shù)據(jù)對（如標(biāo)準(zhǔn)品濃度與測定信號）之間的比例關(guān)系。擬合擬合 與與 插值插值 的的 比比 較較數(shù)據(jù)擬合：數(shù)據(jù)擬合：又稱曲線擬合或曲面擬合，不要求曲線（面）通過所有數(shù)據(jù)點，而是要求它反映對象整體的變化趨勢時應(yīng)用。插值：插值：要求所求曲線（面）通過所給所有數(shù)據(jù)點時應(yīng)用； 從幾何意義上看，擬合擬合是給定了空間中的一些點，找到一個已知形式的連續(xù)曲面

10、來最大限度地逼近這些點；而插值插值是找到一個(或幾個分片光滑的)連續(xù)曲面來穿過這些點。 線性內(nèi)插與2階曲線擬合u插值法插值法 interpolative methodsl假設(shè)假設(shè)：反應(yīng)變量的已知絕對精密；l曲線構(gòu)建曲線構(gòu)建：以觀察到的數(shù)據(jù)構(gòu)建曲線；l方法方法：l點對點（線性插值）l樣條插值 spline functionl點對點（線性插值）n假設(shè)假設(shè)：中間值落在數(shù)據(jù)點之間的直線上；n當(dāng)數(shù)據(jù)點個數(shù)數(shù)據(jù)點個數(shù)增加和它們之間距離減小時，線性插值就更精確；n適用范圍適用范圍：線性范圍大或數(shù)據(jù)點多且相互緊密相連；n處理處理：為使數(shù)據(jù)更具有線性關(guān)系，可對數(shù)據(jù)進行某些方式的轉(zhuǎn)換（如對數(shù)轉(zhuǎn)換），然后在轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

11、上進行線性插值。X將臨近的校準(zhǔn)點以點對點的方式用一條直線連起來。將臨近的校準(zhǔn)點以點對點的方式用一條直線連起來。線性插值在免疫檢測中的應(yīng)用：線性插值在免疫檢測中的應(yīng)用：n采用某些更光滑的曲線光滑的曲線來擬合數(shù)據(jù)點；n最常用的方法是3階多項式，對相繼數(shù)據(jù)點之間的各段建模，這種類型的插值被稱為3 3次樣條次樣條或簡稱為樣條；樣條；n處理處理：為將每一個短曲線相互之間平滑地連起來，需對其進行修飾（smoothing），這需要反復(fù)重新計算所有的曲線直至每一片段與其數(shù)據(jù)點的擬合間的連接可以接受。n結(jié)點結(jié)點（knots，校準(zhǔn)物的濃度值）越多意味著數(shù)據(jù)處理工作量的增大；n適用范圍適用范圍：當(dāng)希望曲線密切遵循單

12、個的校準(zhǔn)物數(shù)據(jù)點時，或數(shù)據(jù)非常精密并有多個校準(zhǔn)物時可選用，否則應(yīng)避免使用；l樣條插值 spline functionX將臨近的校準(zhǔn)點以一條曲線連起來，對整個標(biāo)準(zhǔn)曲線上各點間的短片段進將臨近的校準(zhǔn)點以一條曲線連起來，對整個標(biāo)準(zhǔn)曲線上各點間的短片段進行數(shù)學(xué)計算得到一條曲線，所獲得的合成數(shù)學(xué)函數(shù)稱為樣條函數(shù)。行數(shù)學(xué)計算得到一條曲線，所獲得的合成數(shù)學(xué)函數(shù)稱為樣條函數(shù)。線性插值 樣條插值兩種插值結(jié)果完全不同，因為插值是一個估計或猜測的過程，其意義在于，應(yīng)用不同的估計規(guī)則導(dǎo)致不同的結(jié)果。 樣條插值與線性插值：樣條插值與線性插值：n特點特點：完全擬合試驗數(shù)據(jù)； 每一片段基本上與其他部分無關(guān)；n問題問題：對數(shù)

13、據(jù)點的精密度和準(zhǔn)確性依賴大； 每一個片段都應(yīng)有一個質(zhì)控樣本，而這往往是做不到的； 無法完全解決hooks出現(xiàn)引起的不準(zhǔn)確； 有時較其他“復(fù)雜”模式更費時。n影響因素影響因素：確定某部分曲線的兩個校準(zhǔn)點的準(zhǔn)確度和精密度。插值法插值法interpolative methods及其應(yīng)用及其應(yīng)用l曲線構(gòu)建曲線構(gòu)建：以符合數(shù)據(jù)點規(guī)律的經(jīng)驗?zāi)Ｊ綐?gòu)建曲線；l目標(biāo)目標(biāo)：反映對象整體的變化趨勢；l達到最佳擬合最佳擬合的方法線性最小二乘準(zhǔn)則；l擬合模式擬合模式：l雙曲線模式 hyperbolic modell多項式模式 polynomial modellLog-Logit轉(zhuǎn)換lLogistic公式（兩參數(shù)，四參數(shù)

14、）u曲線擬合與回歸曲線擬合與回歸 curve fitting曲線擬合問題的提法：已知一組（二維）數(shù)據(jù)，即平面上已知一組（二維）數(shù)據(jù)，即平面上 n n個點（個點（xi,yi) xi,yi) i=1,i=1,n, n, 尋求一個函數(shù)（曲線）尋求一個函數(shù)（曲線）y=f(x), y=f(x), 使使 f(x) f(x) 在某種準(zhǔn)則下與所有在某種準(zhǔn)則下與所有數(shù)據(jù)點最為接近，即曲線擬合得最好。數(shù)據(jù)點最為接近，即曲線擬合得最好。 +f=a1+a2x+f=a1+a2x+a3x2+f=a1+a2x+a3x2+f=a1+a2/x+f=aebx+f=ae-bx1. 1. 通過機理分析建立數(shù)學(xué)模型來確定通過機理分析建

15、立數(shù)學(xué)模型來確定 f(x)f(x)；2. 2. 將數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù) (x(xi i,y,yi i) i=1, ) i=1, n n 作圖，通過直觀判斷確定作圖，通過直觀判斷確定 f(x)f(x)：擬合函數(shù)的選擇：擬合函數(shù)的選擇：2階曲線擬合與10階曲線擬合n=1作為階次，得到最簡單的線性近似。通常稱為線性回歸；n=2作為階次，得到一個2階多項式；高階多項式給出很差的數(shù)值特性，不應(yīng)選擇比所需的階次高的多項式。擬合曲線的階次：擬合曲線的階次：l雙曲線模式 hyperbolic curve：曲線形狀：雙曲線；假定數(shù)據(jù)擬合下式：y=a+b(1/x) 或(1/y)=p+q(x)。l多項式模式：曲線形狀：拋物線

16、；假定校準(zhǔn)曲線擬合下述曲線形式；y=a+bx+cx2+dx3+pxn。lLog-Logit轉(zhuǎn)換：曲線形狀：具有單點屈曲的連續(xù)性S形函數(shù)；假定校準(zhǔn)曲線擬合下述曲線形式：logit（y）=a+b*ln（x），其中l(wèi)ogit（z）=lnz/（1-z）。lLogistic公式（兩參數(shù)，四參數(shù)）：曲線形狀：具有單點屈曲的連續(xù)性S形函數(shù)；假定校準(zhǔn)曲線擬合下述曲線形式：logistic公式：Y= +dx以對數(shù)表示時曲線呈線性。 a-d 1+（X/C）b擬合模式：擬合模式：1）將校準(zhǔn)物濃度的倒數(shù)對測定反應(yīng)作圖或以B0/B對校 準(zhǔn)物濃度作圖；2）最小平方線性回歸。雙曲線擬合雙曲線擬合 hyperbolic cu

17、rve：y=a+b(1/x) 或(1/y)=p+q(x)n問題問題：n標(biāo)準(zhǔn)曲線的端值得不到好的擬合（特別是低濃度端）；n測定誤差為倒數(shù)，與實際誤差規(guī)律相反；n不具有S形，限制了應(yīng)用。n雙曲線擬合模式雙曲線擬合模式：n競爭性免疫測定數(shù)據(jù)（在限定范圍內(nèi)的值）能擬合很好的平滑曲線。雙曲線模式雙曲線模式 hyperbolic curve應(yīng)用應(yīng)用1）將測定反應(yīng)對校準(zhǔn)物濃度作圖；2）對多項式進行最小平方回歸。多項式擬合：多項式擬合：n適用范圍適用范圍：n一個三次多項式可被快速和成功地用于競爭免疫測定數(shù)據(jù)擬合；n非競爭性免疫測定：有部分校準(zhǔn)曲線為直線，可能擬合不好；x的次方為非整數(shù)時能夠再現(xiàn)校準(zhǔn)曲線的實際線

18、性部分，但在零濃度附近和高濃度時不準(zhǔn)確，需要截尾。n問題問題：n一個給定反應(yīng)值可能對應(yīng)兩個結(jié)果，因此需對校正曲線進行截尾。多項式模式應(yīng)用多項式模式應(yīng)用1）將logit （B/B0）對校準(zhǔn)物濃度的對數(shù)作圖；2）對轉(zhuǎn)換后的曲線進行最小平方回歸可得到良好的直線。Log-Logit 轉(zhuǎn)換曲線：轉(zhuǎn)換曲線：logit（y）=a+b*ln（x）logit（y）=a+b*ln（x）n適用范圍適用范圍：n競爭免疫測定數(shù)據(jù)擬合。n問題問題：n不能包含零校準(zhǔn)物點；n不能包含放免中的非特異結(jié)合數(shù)據(jù)。Log-Logit轉(zhuǎn)換應(yīng)用：轉(zhuǎn)換應(yīng)用：1）將測定反應(yīng)對校準(zhǔn)物濃度的對數(shù)作圖；2）對轉(zhuǎn)換后的曲線進行最小平方回歸。Logi

19、stic公式（兩參數(shù)，四參數(shù)）公式（兩參數(shù)，四參數(shù)） ：Y=（a-d）/1+（X/C）b+d兩參數(shù)兩參數(shù)：a=y0，d=yx y=（y0-yx）/1+（X/C）b+yx Y=log(y0-y)/(y-yx)=logit(y), X=log(x), A=-b, B=-blog(c) Logit(y)=Alog(x)+B四參數(shù)四參數(shù)：不依賴于y0和yx的測定，更好地擬合原始數(shù)據(jù)。n優(yōu)點優(yōu)點：n不會出現(xiàn)鉤狀（hooks）；n問題問題：n與直線公式相比logistic公式在代數(shù)學(xué)上是一個相當(dāng)復(fù)雜的公式，因此要找出“最佳擬合”相對較難；n參數(shù)參數(shù)：na，b，c，d四參數(shù)，或帶入a&d值，則為b，

20、c兩參數(shù)。Logistic公式（兩參數(shù)，四參數(shù)）應(yīng)用公式（兩參數(shù)，四參數(shù)）應(yīng)用 例：在例：在fPSA免疫分析中，四參數(shù)免疫分析中，四參數(shù)logistic擬合和四次多項式擬合擬合和四次多項式擬合最接近真實值。最接近真實值。Figure 2 Effect of curve-fitting program applied on the degree (extent) of deviation of fPSA values from expected mean values of fPSA (represented by the dotted horizontal line).n劑量反應(yīng)曲線劑量反應(yīng)曲

21、線：通常為S形或雙曲線。n目標(biāo)目標(biāo)：曲線線性化，獲得數(shù)學(xué)模式。n方法方法：n轉(zhuǎn)換一個或兩個變量（對數(shù)或倒數(shù)）；n多項或其他方式的曲線線性回歸或比例轉(zhuǎn)換(logit)。n最低要求最低要求：n應(yīng)用時經(jīng)濟省時；n一個反應(yīng)變量只對應(yīng)一個劑量結(jié)果（無hooks出現(xiàn)）?？偨Y(jié)總結(jié)：曲線擬合及其應(yīng)用：曲線擬合及其應(yīng)用u質(zhì)量作用定律模式和質(zhì)量作用定律模式和Scatchard作圖作圖l曲線構(gòu)建曲線構(gòu)建：從化學(xué)原理（抗原抗體之間的反應(yīng)符合質(zhì)量作用定律）計算校準(zhǔn)曲線。l原理原理：Ag+AbAbAg ， Ka= ， =Ka（n-AbAg）n為反應(yīng)孔中抗體的最大結(jié)合能力，以mol/g抗體表示，Ka是平衡常數(shù)。lScatc

22、hard plot Scatchard plot 繪制方法繪制方法：以AbAg/Ag比值對AbAg作圖可得到一條直線；計算機軟件作圖。 AbAgAbAg AbAg Ag特點特點：以化學(xué)理論為基礎(chǔ)，給出了免疫測定的化學(xué)本質(zhì)，比其他經(jīng)驗?zāi)Ｊ礁煽?。問題問題：在實際反應(yīng)中往往只在一定濃度范圍內(nèi)呈線性，受到以下條件限制 1）抗原抗體均一（標(biāo)記物與非標(biāo)記物）和單價（多抗）； 2）抗原抗體反應(yīng)必須達到平衡（非一步反應(yīng)）； 3）抗原抗體按照一級質(zhì)量作用定律反應(yīng)，無改變抗體或抗原反應(yīng)性的作用，如協(xié)同作用或變構(gòu)作用； 4）結(jié)合和游離物濃度必須為真正的測定值。使用范圍使用范圍： 非競爭免疫測定中雙抗夾心測定不能用

23、。Scatchard作圖及其應(yīng)用作圖及其應(yīng)用相關(guān)應(yīng)用軟件相關(guān)應(yīng)用軟件lThermo labsystems酶標(biāo)儀酶標(biāo)儀：可進行的曲線擬合類型包括LINEAR REGRESSION， POINT TO POINT， QUAD. POLYNOMIAL， CUBIC POLYNOMIAL， CUBIC SPLINE， QUARTIC POLYNOMIAL， 4 PARAM. LOGISTIC，從中選出最佳擬合（“best fit”）。lProgram：RIA AID, ELISA AID (Robert Maciel Associates, Inc. Arlington, MA) 通用的處理程序，可進

24、行l(wèi)og-logit(加權(quán)、非加權(quán)）、四參數(shù)logistic擬合、多項式擬合、點對點擬合等，可用于RIA和EIA。lCurveExpert 1.3：linear regression models, nonlinear regression models, interpolation, or splines. Over 30 models。數(shù)據(jù)處理類軟件Introduction GraphPad PRISM 4.0 Demo著名的數(shù)據(jù)處理軟件,用來進行生物學(xué)統(tǒng)計、曲線擬合以及作圖。 SigmaStat 3.11 Demo是一個易于使用的智能統(tǒng)計軟件，尤其適合對統(tǒng)計知識了解不多的人使用，它具有一

25、個“專家系統(tǒng)”，引導(dǎo)你對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。 PeakFit 4.12 Demo自動分離、擬合與分析非線性數(shù)據(jù)軟件。分析非線性數(shù)據(jù)，進行曲線作更方便，更精確。 數(shù)據(jù)作圖助手II v2.1_A是一款用于對實驗結(jié)果進行數(shù)據(jù)分析和作圖的專業(yè)軟件。它可滿足您根據(jù)實驗數(shù)據(jù)作出經(jīng)驗曲線，或以平滑曲線聯(lián)結(jié)各數(shù)據(jù)點的要求。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(shù)方程擬合算法以及一元多項式回歸算法。 CurveExpert 1.38ELISA標(biāo)準(zhǔn)曲線擬合等各種有關(guān)的實驗數(shù)據(jù)分析，都可以應(yīng)用。它使用非常方便， 可以說是實驗數(shù)據(jù)處理的圣手，并且可以生成漂亮的曲線應(yīng)用到論文之中。 No

26、SA5 2005.6.13版中文統(tǒng)計軟件。覆蓋了絕大部分常用的統(tǒng)計分析方法，嵌入了當(dāng)代數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能滿足從事各類研究的專家、學(xué)者對數(shù)據(jù)作統(tǒng)計分析的需要，是各專業(yè)研究生、本科生統(tǒng)計學(xué)教學(xué)的優(yōu)秀課件。二十萬字的在線幫助使您運用自如。從數(shù)據(jù)錄入與管理、統(tǒng)計分析、繪圖，到結(jié)果管理，NoSA風(fēng)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(shù)十年探索的結(jié)晶，計算結(jié)果通過了SAS、SPSS的驗證。 DRS 2005依據(jù)“最小三乘法”編制的數(shù)據(jù)回歸分析軟件；它使得一元線性、多元線性、一元非線性以至多元非線性的數(shù)據(jù)回歸，計算更簡單結(jié)果更準(zhǔn)確。摘自生物軟件網(wǎng) www.bio-有關(guān)概念準(zhǔn)確度準(zhǔn)確度accur

27、acy實驗測得的分析物濃度與其真值之間符合程度。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差standard deviation, SD 一組數(shù)據(jù)的離散度。變異系數(shù)變異系數(shù)coefficient of variation, CV 標(biāo)準(zhǔn)差以其均數(shù)的百分比來表示。重復(fù)性重復(fù)性reproducibility 通過重復(fù)測定的SD或算術(shù)平均值的區(qū)間值來考察。測定下限測定下限detectability 超過零劑量精密度的最低抗原濃度。敏感性敏感性sensitivity 實驗的測定反應(yīng)對待側(cè)物質(zhì)濃度變化的改變，即dR/dC。夾心ELISA校準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)曲線的不同位置精確度不同

28、，這影響到標(biāo)準(zhǔn)曲線上數(shù)據(jù)點的疏密分布，并需要相應(yīng)的質(zhì)控品； 不同批標(biāo)準(zhǔn)曲線之間亦有誤差，因此每批實驗都應(yīng)重新坐標(biāo)準(zhǔn)確性。Referrencel李金明，臨床酶免疫測定技術(shù). 人民軍醫(yī)出版社，2005.lJames T. Wu, PhD. Quantitative immunoassay: a practical guide for assay establishment, troubleshooting, and clinical application.l數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實驗擬合，海軍航空工程學(xué)院青島分院教程.l曲線擬合與插值.lStephen P. FitzGerald, etc. Development of a High-Throughput Automated Analyzer Using Biochip Array Technology. Clinical Chemistry 2005，51:7.l9、 人的價值，在招收誘