做任何實驗,都不可能**,我們能做的就是盡zui大的努力減少實驗誤差。在ELISA試劑盒實驗操作中,誤差分有系統(tǒng)誤差、偶然誤差、過失誤差,而一個小小的誤差足以能夠影響到實驗,那么怎樣才能縮小實驗誤差呢?除了需要細心之外,還有一些需要重點注意的地方。今天,上海恒遠為您解析為什么ELISA樣本值會低于空白值?
*、基質效應
分析中,基質指的是樣本中被分析物之外的組分,基質常常對分析物的分析過程有顯著的干擾,并影響分析結果的準確性,這些影響和干擾被稱為基質效應。ELISA試劑盒在開發(fā)過程中,標準品不能采用人或動物血清、血漿作為標準曲線的稀釋液,只能采用其模擬物。模擬物與被測樣本在蛋白豐度、復雜性、pH等因素都會存在差異。當樣本的基質與其模擬物相比,降低抗原抗體的結合,便產生了樣本值低于空白值的現(xiàn)象。造成樣本值無法計算出數(shù)值,或者數(shù)值為負。
目前zui常用的去除基質效應的方法是,通過已知分析物濃度的標準樣品,同時盡可能保持樣本中的基質不變,建立一個校正曲線。
當單個樣本或少量樣本值低于空白值時,可能是誤差原因,這時應增加重復,提高操作技能。當大量樣本都低于空白值時,應考慮基質效應的影響,建立校正曲線予以修正。
第二、實驗誤差
誤差分為三類,系統(tǒng)誤差、隨機誤差和過失誤差。這三類誤差中,系統(tǒng)誤差對樣本值和空白值之間的差異無影響。ELISA樣本值低于空白值在誤差方面主要來源于隨機誤差和過失誤差。
1.隨機誤差 Random Error
無法控制的變因,使測量值產生隨機分布的誤差,服從統(tǒng)計學上的正態(tài)分布。從統(tǒng)計學上來看,測量值有99%的置信限在±3SD之間,如果CV值是20%,隨機誤差的邊界就是±60%,也就是說在CV值20%的狀況下,樣本值低于空白值60%之內,有可能是隨機誤差的影響,特別是空白值只有一個值時。
隨機誤差不可消除,只能通過多次測量獲得的均值盡量逼近真值。降低隨機誤差的解決方案1是增加空白值的重復數(shù)量,一般認為空白值重復10次,測量均值接近真值。
方案2是提高實驗技能,也能夠有效降低隨機誤差的影響。如果CV值在5%,樣本值趨近于零時,在統(tǒng)計上樣本值將不會低于空白值15%。
2.過失誤差 Gross Error
主要是由于測量者的疏忽,犯了不應有的錯誤造成的。過失誤差是可以避免的。針對于ELISA樣本值低于空白值的問題,過失誤差產生的原因多數(shù)來源于空白孔HRP的重復加樣或污染或洗滌不干凈,造成空白值偏高,相對比來說,樣本值低于空白值。解決方案就是重復實驗,規(guī)范操作。當樣本值較低接近試劑盒的靈敏度就容易發(fā)生樣本值低于空白值的現(xiàn)象,特別是在血清和血漿樣本的檢測。
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