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    當(dāng)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,。上海恒遠ELISA試劑盒技術(shù)專家對此現(xiàn)象的原因分析有兩個方面,，一是基質(zhì)效應(yīng),、二是實驗誤差,。
*,、基質(zhì)效應(yīng) 
    分析中，基質(zhì)指的是樣本中被分析物之外的組分,，基質(zhì)常常對分析物的分析過程有顯著的干擾,，并影響分析結(jié)果的準確性，這些影響和干擾被稱為基質(zhì)效應(yīng),。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(fù)雜性,、pH等因素都會存在差異,。當(dāng)樣本的基質(zhì)與其模擬物相比，降低抗原抗體的結(jié)合,，便產(chǎn)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(zhì)效應(yīng)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(zhì)不變,，建立一個校正曲線,。
    當(dāng)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(yīng)增加重復(fù),，提高操作技能,。當(dāng)大量樣本都低于空白值時，應(yīng)考慮基質(zhì)效應(yīng)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(chǎn)生隨機分布的誤差,，服從統(tǒng)計學(xué)上的正態(tài)分布。從統(tǒng)計學(xué)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(nèi)，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(fù)數(shù)量,，一般認為空白值重復(fù)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(yīng)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(chǎn)生的原因多數(shù)來源于空白孔HRP的重復(fù)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(fù)實驗，規(guī)范操作,。