标准曲线拟合是酶标仪(Microplate Reader)应用中的核心技术之一,直接关系到定量检测的精度、灵敏度与重复性。在生物医学检测、免疫分析、药物动力学和生化研究等领域,标准曲线被广泛用于从光密度(OD值)反推出样品浓度。随着检测方法的复杂化和数据处理技术的进步,传统线性回归已逐渐不能满足所有实验场景对拟合准确度与函数表现的需求。本文从标准曲线的生成原理出发,系统梳理当前主流拟合模型,包括线性模型、对数线性、四参数逻辑(4PL)、五参数逻辑(5PL)、样条函数和机器学习方法,结合拟合优度、稳定性、适用性等指标,深入分析最佳拟合方法的选择标准与实际应用策略,为实现高精度、高效率的定量检测提供方法论指导。
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