【书同文 4】:校正因子“S”——拯救 ELISA 数据偏移的利器
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在多因子检测领域,标准曲线的稳定性是确保数据可靠性的关键。然而,在长期项目中,不同批次的试剂盒可能会导致标准曲线出现显著偏移,从而影响数据的可比性和准确性。今天,我们将通过一篇发表在PLOS ONE上的文献,探讨如何通过校正因子来解决这一问题。

 

    

这篇文献讲述了一个真实的案例:在一个长达两年的癌症患者血浆生物标志物研究中,研究人员发现,当他们更换了 ELISA 试剂盒批次后,某个关键生物标志物(PF)的浓度突然下降了 62%。这一显著变化让他们意识到,标准曲线的偏移可能是导致数据不可靠的元凶。为了拯救这些宝贵的数据,研究人员开发了一种名为“Shift Factor ‘S’”的计算方法,通过简单的数学模型,将所有历史数据拉回同一标尺,确保数据的可比性。

          

一、文献亮点

场景真实这是一个持续两年的临床队列研究,涉及 420 份癌症患者的血浆样本。研究人员在项目中使用了 5 个不同批次的 ELISA 试剂盒,PF(一种生物标志物) 浓度“肉眼可见”地下降了 62%。这种显著变化让研究人员意识到,标准曲线的偏移可能是导致数据不可靠的元凶。

方法极简研究人员将批间差异抽象成一个简单的“Shift Factor”,通过计算每个标准曲线与参考曲线之间的差异来校正数据。通过一条公式和一张参考标曲,将所有历史数据拉回同一标尺,确保数据的可比性。

工具开源作者将这个工具开源(ELISA'tools),上传到 GitHub,方便其他研究人员直接使用。即使你对编程不太熟悉,也可以通过简单的命令快速上手,即装即用,零代码基础也能操作。

            

二、文献简读

 

图 1:内部质控 OD 不变、浓度却有显著下降

上图为内部质控样本 C1 和 C2 的检测结果,C1 和 C2 是成分和浓度已知且稳定的样本

问题描述更换试剂盒批次后,C1 和 C2 的 OD 值保持稳定,但 PF 浓度却显著下降。

原因分析试剂盒批次的更换导致浓度的显著偏差,这种偏差是由标准曲线的偏移引起的

          

 

图 2:构建参考标曲,计算偏移因子

解决方案选择一个数据量最大、CV 最小、时间跨度最长的批次(上图中是 Lot #1),用 4PL 模型拟合出一条“参考标曲”。

计算 S 因子将其他批次的标准曲线(Lot #2, Lot#5)与这条“参考标曲”进行比较,计算出差值 S。这个 S 值就是我们需要的校正因子。

          

 

图 3:校正前后箱线图

校正效果通过应用S因子,原本 62% 的偏移被成功削减到 <9%,质控一次通过。

数据可靠性提升校正后的数据不仅恢复了可比性,还显著提高了数据的可靠性。

               

、要点总结

标准曲线偏移的影响即使内部质控样本的 OD 值保持稳定,标准曲线的偏移仍可能导致浓度计算的显著偏差。这种偏差并非由样本本身引起,而是由于试剂盒批次更换导致的标准曲线变化。

参考批次的重要性选择一个高质量的参考批次是成功校正的关键。参考批次应具备数据量大、时间跨度长、变异系数(CV)低等特点,以确保校正结果的可靠性。

S 因子的作用通过计算 S 因子,可以快速识别和校正异常批次,确保实验数据的稳定性和可比性。S 因子为实验提供了一个量化的校正指标,有助于提高实验结果的可信度。

   

通过这篇推文,我们了解了如何使用“校正因子‘S’”来解决 ELISA 长期数据偏移的问题。这一方法不仅简单易行,而且通过开源工具 ELISAtools,研究人员可以轻松上手,快速校正数据,确保实验结果的可靠性和可比性。

接下来,我们后续将继续探索多因子检测中的其他难题,例如如何校正多因子 Luminex 和 MSD 数据的批次差异。希望这些内容能帮助你在多因子检测的道路上走得更稳、更远,确保你的实验数据始终如一地精准可靠。

  


  

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