ELISA试剂盒SCI文章在s曲线的低浓度部门可以用乘幂方程很好的拟合，中低浓度部门可以用直线方程，中间部门可用对数方程，而中后段可用四参数。免疫检测时尺度点(可以是倍比稀释的，也可以不是)浓度假如和相应的吸光度(od)值假如能够呈现直线关系当然是的了，这时可以通过exell等利便的获得拟合曲线，进而推算出样品的浓度值。
    关于尺度曲线的拟合方式，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，但都只合用于曲线的一部门，有的合用于前半段，有的合用于后半段，有的合用于中间一段，而logistic曲线则对曲线的全部都有较好的合用性。在一个长的区间内，logistic应该都能拟合得较为理想。假如用来定量，s形曲线的中间段(较陡处)是比较好的，而两真个平坦部门计算误差会大，有时甚至会很大。用于免疫检测的所谓“尺度曲线"实在称为拟合曲线比较合适。目前上zui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的反映浓度和吸光度的曲线关系，从而进一步比较准确的获得样品中待测物质的浓度值。但我们做免疫检测很少有时候能够有这么理想的情况，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，而对拟合方法进行选择就是必要的了。枢纽在于你的尺度曲线做到了s形的哪一部门，你想检测的样品浓度在曲线的哪一部门。当然，假如ELISA试剂盒SCI文章用于定量，仍是在中间一段较好。但建模型是一回事，而用它来定量是另一回事。这些方法固然没有一种方法可以通用，但也都可以用。但并不是说它就是的。事实上不仅是Elisa，其它良多生物学反应都是s形曲线，也都可以用logistic曲线拟合。
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