做任何實驗，都不可能**,，我們能做的就是盡zui大的努力減少實驗誤差,。在ELISA試劑盒實驗操作中,，誤差分有系統(tǒng)誤差、偶然誤差,、過失誤差,，而一個小小的誤差足以能夠影響到實驗，那么怎樣才能縮小實驗誤差呢,？除了需要細(xì)心之外,，還有一些需要重點注意的地方。今天,，上海恒遠(yuǎn)為您解析為什么ELISA樣本值會低于空白值,？

*、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(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)品不能采用人或動物血清,、血漿作為標(biāo)準(zhǔn)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(fù),。
    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(biāo)準(zhǔn)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(rèn)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。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,。

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