ELISA标准曲线应该怎么绘制

2024-11-26 17:10:00
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回答1:

        在ELISA实验结束后,我们得到的是经酶标仪得出的标准品以及样本的OD值。其中,标准品的浓度已知,我们可以利用标准品的OD值及其相对应的浓度,以OD值为横坐标,浓度为纵坐标,做一条标准曲线,并用公式表示出来。这样,我们把样本的OD值以X值代入,便可求出Y值,即样本浓度。          

         下面我们就一步步来实现这个目标:

         1、首先,将数据整理好输入Excel,分别为经酶标仪读出标准品的OD值及其对应的浓度值。  

    

            

           2、拖动鼠标选取完成的数据区,并点击图表向导,在图表类型中选“XY散点图”,并选择子图表类型的“散点图”(第一个没有连线的),如下图所示。

  

          3、点击“下一步”,出现如下图界面。如是输入是如本例横向列表的就不用更改,如果是纵向列表就改选“列”。

 

      

 

          在做ELISA标准曲线,并通过此曲线求样本浓度时,因样本OD值是已知的,因此我们需要将OD值设为X。根据上图我们可以看到,横坐标X值为OD值,纵坐标Y为标准品浓度,这正是我们想要的。

          有时需要我们手动选择X值,这时可以点击“系列”来更改,如下图                                                        

 

 

         如果要对横坐标和纵坐标进行调换,我们可以就点击X值和Y值文本框右边的小图标,结果如下图:

                       

                                            

 

          出现上图后,拖动鼠标选取正确的数据区域以调整X或Y。

 

          5、调好之后,然后点击“下一步”出现图标选项界面,如下图                                                                            

 

 

         6、点击“下一步”,在弹出的窗口再点击“完成”,现在一张带标准值的完整散点图就已经完成,如下图。

                                            

                       

 

 

          7、到了这一步,散点图便完成了。我们可能会问,曲线在哪里啊?

其实很简单,先点击图上的标准值点(记住一定要点选上),然后单击右键,点击“添加趋势线”。弹出趋势线类型选择对话框,有线性,对数,多项等选项,如下图:

                                                                        

 

 

           8、在选择之前,我们先对上图做一下肉眼观察,如果那些点能连成一条直线,或接近直线,我们就选择“线性”,意思就是出来的趋势线是一条直线,相应的该直线的方程就是y=ax
+b的形式。不过一般的ELISA都不会是所有的标准点呈完全的线性关系的,也就是说不是一条完全的直线,这时我们可以选择“多项式”,多项式后面还有“阶数”的选择,也就是说求出来的方程是几次方,我们一般选“2阶”,即出来的方程为y=ax2+bx+c. 选择完毕后,弹出以下窗口。

 

                    

                                          

 

 

          9、趋势线也就是标准曲线在此便显示出来了。接下来我们需要将公式显示出来,以根据样本的OD值计算其浓度值。在鼠标点选该线(一定要选中,选中后出现下图的样子即线由很多店标识出来),单击鼠标右键,选择趋势线格式。我们在弹出的窗口中选择“选项”选项卡,出现下图,我们选择显示公式,显示R方,即相关系数,这时公式与R方值便都显示出来了。

                                                                       

 

 

 

 

                                                                   

 

           我们将样本的OD值作为X代入上述方程,求出来的便为浓度值了。

           一般ELISA的标准曲线的相关系数要达到0.99以上,本例中为0.9999,非常不错的曲线,这样就保证了由该曲线及其方程求出的样本浓度具有很强的可信性。