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以夹心法ELISA的数据处理为例：

ELISA的样本通常要设置复孔进行检测，这样才能为结果的统计验证提供足够的数据。分别计算标准品、实验组样本的吸光度的平均值。复孔检测结果的变异系数（CV）不应超出20%。

建立标准曲线。以标准品浓度作横坐标、OD值作纵坐标，拟合曲线。（各类ELISA处理软件与Excel均可提供曲线拟合选项。）下图展示了一条具有代表性的标准曲线，数据来自QuantiCyto® Mouse TNF-α ELISA kit (EMC102a)。

注：本图仅供参考，应以同次试验标准品所绘标准曲线计算标本中小鼠肿瘤坏死因子-α的含量。

根据拟合的标准曲线，通过待测样品的OD值计算出样本的浓度。若样品经过稀释，须乘以相应的稀释倍数。

对于OD值落在标准曲线范围外的样品，为获得准确的结果，需排查可能存在的问题。

选择正确的曲线拟合方法对于获取准确的ELISA实验结果至关重要。面对众多的拟合选项，研究人员需要根据实验的具体情况和标准曲线的特性来挑选最合适的模型。

以下为几种常见的ELISA拟合方式：

线性回归

线性回归适用于分析在较小浓度范围内数据点与浓度之间呈现线性关系的实验数据。它通过最小二乘法找到最佳拟合直线。在酶联免疫吸附测定（ELISA）数据分析中，当实验数据的线性关系非常显著时，线性回归通常能够提供较高的R²值，R²值是衡量模型拟合优度的一个指标，其值越接近1，表示模型拟合效果越好。如果数据的线性拟合效果不佳，可能需要考虑使用其他类型的曲线拟合方法，例如二次曲线或logistic曲线（四参数模型），这些方法适用于数据点与浓度之间存在非线性关系的场合。

二次多项式回归

在ELISA数据处理中，二次多项式回归是处理非线性数据的有效方法，特别适用于那些在特定浓度范围内呈现轻微弯曲的标准曲线。在许多ELISA实验中，标准曲线的拟合近似于二次多项式的升段或者降段。因此，使用二次多项式回归时，应确保所选的取值范围能够准确地反映这些曲线段的特性。

四参数对数曲线拟合

四参数对数曲线拟合适用于大多数ELISA实验，能够很好地描述S形标准曲线。它要求X值不能小于0（因为指数函数的底数必须是正实数）。四参数对数曲线拟合在很多情况下都能很好地拟合ELISA的反应曲线，这使得它成为ELISA数据分析中应用最广的模型之一。