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1. 數據輸入與散點圖生成
將標準品的濃度(X軸)和對應的吸光度值(Y軸)輸入軟件(如Excel或Origin)，生成散點圖。
確保X軸為濃度(對數坐標)，Y軸為吸光度(線性或對數坐標)，避免軸設置錯誤導致曲線失真。
2. 選擇合適的擬合模型
線性回歸：適用于線性關系良好的數據(R²≥0.99)，但多數ELISA實驗需非線性擬合。
非線性擬合(如四參數邏輯函數)：
在Origin或Excel中，選擇“非線性曲線擬合”功能，調整參數使曲線貼合數據點。
若R²過低(如<0.9)，嘗試多項式擬合或調整標準品濃度梯度。
3. 優化曲線參數
調整坐標軸范圍：根據數據范圍設置X軸(如0.1-20)和Y軸(如0.01-10)，避免曲線壓縮或拉伸。
檢查殘差：若殘差分布不均，需重新擬合或排除異常值。
4. 常見問題與解決
R²值低：
可能原因：標準品濃度梯度不合理、數據點偏離趨勢。
解決：按試劑盒說明書重新配置標準品濃度，避免直接套用他人模板。
曲線不光滑：
可能原因：擬合模型選擇錯誤。
解決：嘗試四參數邏輯函數或多項式擬合。
5. 驗證與計算
將樣本吸光度代入擬合方程，計算濃度后乘以稀釋倍數。
確保樣本OD值在標準曲線范圍內，超出范圍需稀釋或重新檢測。
注：具體操作需結合試劑盒說明書，不同品牌可能對擬合模型有特殊要求。
注意：以上僅供參考，不作為實際數據，實驗需嚴格遵循說明，避免交叉污染，并確保樣本處理(如離心、稀釋)符合要求。
