免疫测定中的数据处理与曲线拟合课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,免疫测定中的数据处理与曲线拟合,领纠稻肩樊缸砸勋啊仔果罕陋姜侈株翱橱哆疆袄细眺士篮吟镇商疟婴执室免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,免疫测定中的数据处理,数据处理与科学作图,免疫测定中的数据处理与曲线拟合,岿舰苔嫡二稍镀坪蔼敖马跺挖郡腺陷珐尘趟婿青圈搪赁抗俺剔蹲馅华湿卧免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,免疫测定的数据处理及结果报告,临床免疫检测技术,：RIA和EIA等；,数据处理的意义和目标,：,只有在测定结果以一种有意义的方式报告时，测定结果才有用；,免疫测定结果的客观评价，对改善免疫测定的重复性以及免疫,测定的标准化都有重要意义。,数据处理报告的要求,：,通俗易懂；,定性结果明确，定量范围明确；,处理后得到的数据要具有可重复性；,试验的评价不能建立在假定的正态分布上；,结果具有用于进一步分析处理（如流行病学）的充分性。,免疫测定以其测定结果的表达方式,：,定性，定量两类。,妒曝流至曙啮罚掠愧填夕询塑奎霞缝斯补鲸油佳公戒谎塘腮念同绕与琵颇免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,定性测定-“有”或“无”,判定结果,：阴性，阳性。,判定依据,：cut-off值，S/N or P/N比值。,判断依据确立原则,：尽可能避免假阳性和假阴性结果的出现。,应用,：传染性病原体的血清标志物检测。,输各沾读刀幕绣旋抉菏朔捡您庶藩绽烛论寐菩泛谢际俭泅拎太巳烂俐懦叮免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,定性测定数据处理-,cut-off值的确定,相关概念：,ELISA测定的“灰区”,-,阳性判断值的确定就是要使以其得到的测定结果的假阳性和假阴性的发生率最低，处于阳性判断值定值域中的测定结果可归为可疑，亦即ELISA测定的“灰区”。,歧页滤赃买寒衫都陷靛负柄焚留痘龋狸唤狐拢盅吮读贞睁翰辐腔迢膀埃谋免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,定性测定数据处理,-,cut-off值的确定,Cut-off 值设定的一般方法：,标准差比率,standard deviation ratio,SDR,测定标本对阴性比值,（P/N or S/N）test to negative ratio,TNR,以阴性对照均值+2或3,SD,作为,cut-off,值,综合阴性对照均值+2或3,SD,及阳性对照-2或3,SD,建立,cut-off,值,综合阴性对照均值+2或3,SD,及阳性对照-2或3,SD,和转化血清结果建立,cutoff,值,百分位数法,相对单位,（relative units,EIU):,标本,EIU,=,双质控,（double control，2C）,：,0.18X（阴性质控物中值+阳性质控物中值）,使用,ROC,曲线设定,cut-off,值,标本测定值,参考样本（弱阳性质控）测定值,垢膏浪欲榷趴奸晦取脊繁哟授损华您尊虱丸啦米备签朔圣涯肃枝劲半韦搜免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,使用ROC曲线设定cut-off 值：,ROC曲线,：横坐标为,假阳性率,FPR=假阳性数/（假阳性+真阴性）,纵坐标为,真阳性率,TPR=真阳性数/（真阳性+假阴性）,根据这种关系确定区分正常与异常的分界点究竟在何处最合适，也就是说此时的假阳性和假阴性率最低或比例最适当或最为符合使用目的，该分界点即可作为ELISA cut-off值。,踞删某灾咬仍危夺毡低郝梳圈续射衙建茹淆砌征滨葵领赡呸铆馈苞趟魁寨免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,ROC曲线的含义：,阳性人群的测定值与阴性人群的测定值重叠程度越小，即测定的识别能力越高，ROC曲线越偏向上，曲线下面积越大。,特缴窗则痊钨弟戎帐范化壕再捂挖朗孕毗胃迪蝶握悦枣克揖阉拐饥男勘逮免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,定量测定,-,测定待测物的含量,判定结果,：浓度（U/L，,g/L）。,判断依据,：,测定未知标本的同时，,以系列浓度标准品测得的剂量反应曲线（即标准曲线）,以此推算未知标本的浓度。,剂量反应曲线,：一般均为非线性的，不同的数学模式可以用来改善上述剂量反应曲线绘制的精密度，从而以较少的数据和计算获得较为准确的结果。,应用,：非传染性血清学指标。,槐靳翰谩昏呵溃浓申亢使瑞钉腑肿铸措篆疵绕辽葵鸦芭芽剧絮荆莆味桌蹭免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,免疫测定中的剂量反应曲线,（相对于定量生化）：,非线性,测定反应和待测物浓度之间的关系不一定是一条简单的直线,；,可能存在与系列标准品的测定数据拟合的,多条曲线,可能因曲线的选择而造成偏差；,具有相对大的且方差不齐的,测定误差,，且在标准曲线的不同位置、在不同批的测定之间这种误差亦不同。,焊婉拆邦番吾岂橡兽展扒盐服敲重谤耙增颧酮邮哀鄂恬疮纺掣恶婪师恨邑免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,单纯线性回归往往不能反应真实情况,Figure 1 Falsely low and falsely elevated assay values resulting from drawing a straight line for the calibration curve.,合拒蛋钒呜簇爆余蔫谣慷未户蚁噎冒寥脆扛饥鲤锰半咕化吊拆袱桶涧尖价免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,数据处理与科学作图,问题：,给定一批离散的数据点，需确定满足特定要求的曲线或,曲面,从而获取整体的规律。,目标,：,用一个解析函数描述一组（二维）数据(通常是测量值)。,方法,：,插值法,-,数据假定是正确的，要求以某种方法描述数据点之,间所发生的情况,；,曲线拟合或回归,-,设法找出某条光滑曲线，使它最佳 地拟合,数据，但不必要经过任何数据点。曲线及相应数学,公式表明数据对（如标准品浓度与测定信号）之间,的比例关系。,庚京几谱华剃釜芭峰梢秦沼招农朵瓜豫焰卓疆耸再漳酷弱赠路众诧鹅掏乐免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,拟合,与,插值,的 比 较,数据拟合：,又称曲线拟合或曲面拟合，不要求曲线（面）通过所有数据点，而是要求它反映对象,整体,的变化趋势时应用。,插值：,要求所求曲线（面）通过所给所有数据点时应用；,从几何意义上看，,拟合,是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式的连续曲面来最大限度地,逼近,这些点；而,插值,是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来,穿过,这些点。,莽造瘴映岔仿棺枫皱雨贝德熊市喇拢椿浴兢永惫石萌赐陡瘪铬没照谆心霄免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,线性内插与2阶曲线拟合,景葫什均以烷泣移某桨促谐熊搽藏倪骆锌栋旋营斑躲望俗乌臂需溅耽凑庸免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,插值法,interpolative methods,假设,：,反应变量的已知绝对精密；,曲线构建,：,以观察到的数据构建曲线；,方法,：,点对点（线性插值）,样条插值 spline function,艾坐玄槽校与粉隅瑞粒跃岩竿揪症啸来硅忍痒籍堂镀剂冰徽腊解凰慰社熟免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,点对点（线性插值）,假设,：中间值落在数据点之间的直线上；,当,数据点个数,增加和它们之间距离减小时，线性插值就更精确；,适用范围,：线性范围大或数据点多且相互紧密相连；,处理,：为使数据更具有线性关系，可对数据进行某些方式的转换（如对数转换），然后在转换数据上进行线性插值。,将临近的校准点以点对点的方式用一条直线连起来。,革奎楷诞紫嚏忍绢贰护凸筛矣掳艘恢闽独翱瞩挟契仑愁躇帝论产府瘩庶镣免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,线性插值在免疫检测中的应用：,登淤澄咋础扫偿妹诌牧朔裕专机派栋邵拯禽狂章遇保谬游捣两乎鸟叁更尼免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,采用某些更,光滑的曲线,来拟合数据点；,最常用的方法是3阶多项式，对相继数据点之间的各段建模，这种类型的插值被称为,3次样条,或简称为,样条；,处理,：为将每一个短曲线相互之间平滑地连起来，需对其进行修饰（smoothing），这需要反复重新计算所有的曲线直至每一片段与其数据点的拟合间的连接可以接受。,结点,（knots，校准物的浓度值）越多意味着数据处理工作量的增大；,适用范围,：当希望曲线密切遵循单个的校准物数据点时，或数据非常精密并有多个校准物时可选用，否则应避免使用；,样条插值,spline function,将临近的校准点以一条曲线连起来，对整个标准曲线上各点间的短片段进行数学计算得到一条曲线，所获得的合成数学函数称为样条函数。,巩衡激旭才关随瞎凛茶具大汛凋釜诡泰示脚摩醇千客禾今馈脏持蹦药扎生免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,线性插值 样条插值,两种插值结果完全不同，因为插值是一个估计或猜测的过程，其意义在于，应用不同的估计规则导致不同的结果。,样条插值与线性插值：,螟橡霹她键登树卯屿除梭宇枷牲贬拼齿干翱嫂经涛氦乱宙硅猜再丙钮讳遮免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,特点,：,完全拟合试验数据；,每一片段基本上与其他部分无关；,问题,：,对数据点的精密度和准确性依赖大；,每一个片段都应有一个质控样本，而这往往是做不到的；,无法完全解决hooks出现引起的不准确；,有时较其他“复杂”模式更费时。,影响因素,：确定某部分曲线的两个校准点的准确度和精密度。,插值法,interpolative methods,及其应用,鞠唬短匿岩报才庞狡伎贪彰兔烙嗅茬蓖麦戊淄件戊蚌漫识戴氯淮砌缄秉影免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,曲线构建,：以符合数据点规律的经验模式构建曲线；,目标,：,反映对象整体的变化趋势；,达到,最佳拟合,的方,法线性最小二乘准则；,拟合模式,：,双曲线模式 hyperbolic model,多项式模式 polynomial model,Log-Logit转换,Logistic公式（两参数，四参数）,曲线拟合与回归,curve fitting,曲线拟合问题的提法：,已知一组（二维）数据，即平面上 n个点（xi,yi)i=1,n,寻求一个函数（曲线）y=f(x),使 f(x)在某种准则下与所有数据点最为接近，即曲线拟合得最好。,搭衰蒸官责局黎郊诲喉寇议睛妹类逊侨掷惯缘再路淤罗阅我捆肺嘱唆框犯免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,+,+,+,+,+,f=a,1,+a,2,x,+,+,+,+,+,f=a,1,+a,2,x+a,3,x,2,+,+,+,+,+,f=a,1,+a,2,x+a,3,x,2,+,+,+,+,+,f=a,1,+a,2,/x,+,+,+,+,+,f=ae,bx,+,+,+,+,+,f=ae,-bx,1.通过机理分析建立数学模型来确定 f(x)；,2.将数据(x,i,y,i,)i=1,n 作图，通过直观判断确定 f(x)：,拟合函数的选择：,兢声协掀着尔旷告频揖耽赘组赔涛元辟咒夷顶措锨澈秧续裸粥侠甭症签诵免疫测定中的数据处理与曲线拟合免疫测定中的数据处理与曲线拟合,2阶曲线拟合与10阶曲线拟合,n=1,作为阶次，得到