Steg för steg-analys av ELISA-data i Excel
Innehållsförteckning
- Inledning
- Bakgrundsinformation om ELISA
- Användning av Microsoft Excel för analys av ELISA-data
- Demonstrationsvideo: Steg för steg-analys av ELISA-data i Excel
- Steg 1: Genomsnittsvärde för standardavläsningar
- Steg 2: Tilldelning av kända koncentrationer till standardvärden
- Steg 3: Grafering och anpassning av kurva till data
- Steg 4: Beräkning av koncentration för okända prover
- Steg 5: Felhantering och korrigering av orealistiska resultat
- Steg 6: Sammanfattning och användning av data för vetenskapliga ändamål
- Avslutande tankar och rekommendationer
- Vanliga frågor och svar
- Resurser
👉 Steg för steg-analys av ELISA-data i Excel
ELISA (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay) är en vanlig metod som används inom biokemiska forskningsstudier och diagnostik. I denna demonstrationsvideo kommer vi att visa hur man analyserar ELISA-data med hjälp av Microsoft Excel.
Steg 1: Genomsnittsvärde för standardavläsningar
För att korrekt beräkna koncentrationen av okända prover behöver vi först beräkna genomsnittsvärdet för standardavläsningarna. Detta görs genom att ta medelvärdet av upprepade mätningar för varje standard.
För att göra detta i Excel, skapar vi en ny kolumn med rubriken "medelvärdets absorbans". Vi använder formeln "=MEDLEN(A2:B2)" för att beräkna medelvärdet av de två upprepade mätningarna. Vi tillämpar sedan formeln på resten av standardmätningarna genom att dra ner formuläret i kolumnen.
Steg 2: Tilldelning av kända koncentrationer till standardvärden
Nu när vi har beräknat genomsnittsvärdet för standardavläsningarna, behöver vi ange de kända koncentrationerna för varje standard. Denna information finns vanligtvis i tillverkarens bruksanvisning till ELISA-kitet.
I Excel skapar vi en ny kolumn bredvid med titeln "kända koncentrationer". Vi konstaterar sedan i cellerna i denna kolumn de kända koncentrationerna i rätt ordning.
Tänk på att absorbansen för provet sjunker när koncentrationen ökar i en konkurrensbaserad ELISA. Detta är det förväntade resultatet för denna typ av ELISA. För att förstå själva principen i en konkurrensbaserad ELISA kan du hänvisa till vår tidigare tutorial, länken finns i beskrivningen av videon.
Steg 3: Grafering och anpassning av kurva till data
Nu är det dags att visualisera våra data genom att skapa en graf i Excel. Vi väljer de två kolumnerna med data (genomsnittsvärden för standardavläsningarna och de kända koncentrationerna) och skapar en "Spridningsplot".
Vi har nu en graf där x-axeln representerar koncentrationerna och y-axeln representerar absorbansen. För att beräkna koncentrationen av våra okända prover behöver vi passa en kurva till dessa data i Excel.
För att göra detta högerklickar vi på en punkt i grafen och väljer "Lägg till trendlinje". I dialogrutan väljer vi sedan ett kurvatyp som avviker från standardkurvorna vi tidigare testade.
Vi kommer att experimentera med olika kurvatyper (linjär, logaritmisk, polynomisk) för att hitta en som ger en optimal passform för våra data. I detta fall visar sig en andra- eller tredjegradspolynom vara passande. Vi väljer den tredje gradens polynom för bättre noggrannhet.
Nu har vi en formel som vi kan använda för att interpolera koncentrationen av våra okända prover från vår kurva.
Steg 4: Beräkning av koncentration för okända prover
För att beräkna koncentrationen av våra okända prover skapar vi en ny kolumn bredvid våra provavläsningar i kalkylbladet. I denna kolumn använder vi den tredjegrads polynomformeln som vi tidigare fick från trendlinjen.
Vi tillämpar formeln på varje provavläsning genom att referera till den motsvarande inversa absorbansen i samma rad. För att sedan applicera formeln på resten av provavläsningarna, drar vi ner den lilla svarta rutan i den första cellen längs de återstående cellerna.
Steg 5: Felhantering och korrigering av orealistiska resultat
Det är viktigt att komma ihåg att vi bara kan beräkna koncentrationen för prover som ligger inom koncentrationsintervallet för våra standarder. Eventuella provavläsningar som befinner sig utanför detta intervall betraktas som ogiltiga och bör markeras enligt laboratorieprotokollet.
Eventuella prover som hamnar utanför koncentrationsintervallet kan vara antingen för starkt eller för svagt koncentrerade. Vidare analys eller justering av provkoncentrationen kan behövas för att lösa dessa problem.
Steg 6: Sammanfattning och användning av data för vetenskapliga ändamål
Nu har vi framgångsrikt analyserat våra ELISA-data i Excel och beräknat koncentrationen av våra okända prover. Vi kan nu använda denna information för att sammanställa våra data, skapa önskade grafer och utföra statistiska analyser, som kan vara användbara för vårt nästa papper eller presentation.
Det är viktigt att både revidera och validera våra resultat innan vi använder dem för ytterligare forskning eller klinisk användning. Genom att noggrant följa protokollet och använda välkalibrerade standarder kan vi öka tillförlitligheten och noggrannheten i vår ELISA-analys.
🔦 Höjdpunkter
- Steg för steg-analys av ELISA-data med Microsoft Excel
- Genomsnittsvärdesberäkning för standardavläsningar
- Tilldelning av kända koncentrationer till standardvärden
- Grafering och kurvanpassning av ELISA-data i Excel
- Beräkning av koncentrationen av okända prover från kurvan
- Korrigering av orealistiska resultat och felhantering
- Användning av analyserade ELISA-data för vetenskaplig forskning och presentation
⭐️ Vanliga frågor och svar
Fråga: Behöver jag använda Microsoft Excel för att analysera ELISA-data?
Svar: Nej, det finns flera program tillgängliga för analys av ELISA-data. Vi valde att använda Microsoft Excel eftersom det är ett vanligt program och kan vara fördelaktigt att visa hur analys kan göras enbart med detta program.
Fråga: Varför är det viktigt att göra genomsnittliga avläsningar av standarder?
Svar: Genomsnittliga avläsningar av standarder är viktiga eftersom de hjälper till att minimera fel och osäkerheter i analysen. Genom att beräkna medelvärdet kan vi få en bättre uppskattning av den verkliga koncentrationen av våra okända prover.
Fråga: Vilken typ av trendlinje är mest lämpad för ELISA-data?
Svar: Valet av trendlinje beror på hur väl kurvan anpassar sig till data. I allmänhet redovisas ett andra- eller tredjegrads polynom vara lämpligt för ELISA-data, men det kan variera beroende på specifika experimentella förhållanden.
Fråga: Kan Excel hantera data med en omvänd relation mellan x- och y-variabler?
Svar: Nej, Excel har svårigheter att hantera data med en omvänd relation mellan x- och y-variabler. För att lösa detta kan vi använda oss av en reciprokal transformering av absorbansvärdena.
Fråga: Hur kan jag verifiera giltigheten av mina beräknade koncentrationer?
Svar: För att verifiera giltigheten av de beräknade koncentrationerna kan du jämföra dem med förväntade värden baserat på kurvdata och standardavläsningar. Du kan även utföra ytterligare kontrollmätningar eller jämföra dina resultat med tidigare studier eller referensvärden.
Fråga: Hur bör jag rapportera mina ELISA-data i en vetenskaplig artikel?
Svar: Vid rapportering av ELISA-data i en vetenskaplig artikel bör du inkludera viktig information såsom använda kit, förfaranden, standardkällor och alla tillämpliga justeringar som gjordes under analysen. Det är också viktigt att rapportera eventuella felkällor, variationer och felhantering som gjordes under experimentet.
Resurser
AI SEO Assistant
WHY YOU SHOULD CHOOSE Proseoai
