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定性 ELISA

规格​

标签值
版本1.0.0（更新于 2026-04-10）
开发者Labii Inc.
类型章节
支持配置是

概述​

ELISA（酶联免疫吸附测定）是一种基于孔板的检测技术，用于检测和定量蛋白质、抗体和激素等物质。定性 ELISA 用于判断样品中是否存在目标分析物，而不是测量其准确浓度。Labii 的 ELISA Qualitative 小插件将孔板布局设计、原始数据录入、对照验证和基于临界值的分类整合到单个 ELN 工作流程中。用户可以分配孔位角色（阴性对照、阳性对照、空白和样品）、输入吸光度读数，然后点击 Analysis 自动获得阳性/阴性结果，全程无需离开实验记录本。

使用场景​

  • 传染病筛查 — 检测患者样品中是否存在抗体或抗原，以判断暴露或感染状态
  • 疫苗开发 — 筛查免疫后的血清样品是否发生血清转化，并返回反应性/非反应性的二元结果
  • 食品安全检测 — 使用通过/失败阈值识别食品中的过敏原、病原体或掺杂物污染
  • 质量控制 — 确认生产批次中是否存在特定生物标志物，并标记不合格样品
  • 合规工作流程 — 在符合 21 CFR Part 11 的 ELN 中维护可供审计、可追溯的 ELISA 记录

界面​

只读视图​

只读视图以 96 孔板格式显示已完成的定性分析。每个孔都显示其分类结果（Positive、Negative 或对照状态），并使用颜色编码以便快速直观地解读。孔板图旁还会显示分析摘要，包括阴性对照平均吸光度、阳性对照平均吸光度以及计算得到的临界值。

定性 ELISA 只读视图，其中显示包含阳性/阴性分类结果的 96 孔板

只读视图显示每个孔的阳性/阴性分类结果以及计算得到的临界值

编辑视图​

编辑视图提供包含 Layout 和 Data 两个输入阶段的 96 孔板界面。在 Layout 阶段，用户通过分配孔位角色（阴性对照、阳性对照、空白和样品标识符）来定义孔板布局。在 Data 阶段，用户在相应孔中输入原始吸光度读数。两个阶段完成后，点击 Analysis 按钮即可启动自动分类流程。

配置​

点击小插件标题中的 Edit 图标打开配置面板，并调整以下设置。

设置​

  • Optical Density (OD) — 用于吸光度测量的波长。默认为 450 nM
  • NC Validation — 应用于阴性对照孔的验证规则，用于确认检测是否正常运行。如留空，则跳过 NC 验证
  • PC Validation — 应用于阳性对照孔的验证规则，用于确认检测是否正常运行。如留空，则跳过 PC 验证
  • Cutoff — 用于计算分类阈值的公式。默认为 NC 平均吸光度
信息

对于大多数标准定性 ELISA 方案，将临界值设置为 NC 平均吸光度即可满足要求。更严格的方案可以将临界值定义为 NC 平均值 + 2×SD，或 NC 平均值 × 固定倍数。

其他功能​

准备布局​

此小插件支持 96 孔板。请通过分配孔位角色来定义孔板布局。

点击 Edit Plate 打开孔位编辑器界面

使用以下标签分配孔位角色：

  • NC — 将孔标记为阴性对照
  • PC — 将孔标记为阳性对照
  • BLANK — 将孔标记为空白，以用于背景扣除
  • 其他所有标签均视为样品标识符；重复标签视为重复测量
  • 将孔留空可将其排除在分析之外

也可以直接从 Excel 或 Word 粘贴布局值，或者拖放表格文件以自动导入布局

准备数据​

在小插件中切换到 Data 输入模式

从酶标仪输出中复制吸光度读数，并将其粘贴到相应孔中；也可以手动输入数值

将孔留空可从分析中排除该数据点

执行分析​

点击 Analysis 按钮运行完整的自动化流程。分析可在数秒内完成，并执行以下六个步骤：

  1. 生成 NC 平均吸光度 — 计算所有 NC 孔吸光度值的平均值，得到 NC 平均值；同时计算 NC 的标准差（SD）
  2. 生成 PC 平均吸光度 — 计算所有 PC 孔吸光度值的平均值，得到 PC 平均值；同时计算 PC 的标准差（SD）
  3. 验证阴性对照 — 如果配置了 NC Validation 规则，小插件将检查 NC 孔是否符合接受标准。如未指定规则，则跳过此步骤
  4. 验证阳性对照 — 如果配置了 PC Validation 规则，小插件将检查 PC 孔是否符合接受标准。如未指定规则，则跳过此步骤
  5. 计算临界值 — 使用所选临界值公式确定临界值。默认情况下，临界值等于 NC 平均吸光度
  6. 分类样品 — 将每个样品的吸光度与临界值进行比较。吸光度 ≥ 临界值的样品分类为 Positive；吸光度 < 临界值的样品分类为 Negative。结果显示在 96 孔板布局中

结果​

96 孔板布局中的每个孔都使用颜色编码来表示分类结果：

  • 绿色 — 样品通过；吸光度低于临界值，结果为 Negative
  • 红色 — 样品未通过；吸光度达到或超过临界值，结果为 Positive

使用颜色编码的 96 孔板，其中绿色孔表示阴性结果，红色孔表示阳性结果

根据与计算所得临界值的比较结果，孔以绿色（Negative / 通过）或红色（Positive / 未通过）显示

注意

如果 NC 或 PC 验证失败，请先检查孔位分配和原始数据，再继续操作。对照验证失败时生成的分类结果可能不可靠。

最佳实践​

  • 每块孔板都应设置阴性和阳性对照 — 对照可确认检测运行正常，也是生成有效临界值的必要条件
  • 对样品进行重复测量 — 对每个样品进行双孔或三孔检测，以减少移液差异的影响；标签相同的孔视为重复测量
  • 为对照定义验证规则 — 配置 NC Validation 和 PC Validation 参数，自动标记对照不符合接受标准的孔板，避免报告不可靠的结果
  • 选择适当的临界值公式 — 默认的 NC 平均值临界值适用于许多检测，但更严格的公式（例如 NC 平均值 + 2×SD）可以在高噪声检测环境中提高特异性
  • 包含空白孔 — 空白孔支持背景扣除，并有助于发现试剂或孔板污染
提示

对于受监管环境（例如临床诊断或 GMP 质量控制），请同时配置 NC Validation 和 PC Validation 规则，并在小插件设置中记录临界值公式，以创建完全可追溯、可供审计的记录。

  • ELISA 标准曲线 — 用于定量 ELISA 工作流程的配套小插件。如果需要根据标准曲线计算样品浓度，而不是进行二元分类，请使用此小插件
  • 剂量-反应曲线 — 对 96 孔板数据执行剂量-反应分析。如果研究目标是效力或抑制浓度（IC50），而不是定性判断存在/不存在，请使用此小插件

参考资料​

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最后由 Yonggan Wu 于 更新