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

*、基質(zhì)效應 
    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(guò)程有顯著(zhù)的干擾，并影響分析結果的準確性，這些影響和干擾被稱(chēng)為基質(zhì)效應。ELISA試劑盒在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，標準品不能采用人或動(dòng)物血清、血漿作為標準曲線(xiàn)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、復雜性、pH等因素都會(huì )存在差異。當樣本的基質(zhì)與其模擬物相比，降低抗原抗體的結合，便產(chǎn)生了樣本值低于空白值的現象。造成樣本值無(wú)法計算出數值，或者數值為負。
    目前zui常用的去除基質(zhì)效應的方法是，通過(guò)已知分析物濃度的標準樣品，同時(shí)盡可能保持樣本中的基質(zhì)不變，建立一個(gè)校正曲線(xiàn)。
    當單個(gè)樣本或少量樣本值低于空白值時(shí)，可能是誤差原因，這時(shí)應增加重復，提高操作技能。當大量樣本都低于空白值時(shí)，應考慮基質(zhì)效應的影響，建立校正曲線(xiàn)予以修正。

第二、實(shí)驗誤差
    誤差分為三類(lèi)，系統誤差、隨機誤差和過(guò)失誤差。這三類(lèi)誤差中，系統誤差對樣本值和空白值之間的差異無(wú)影響。ELISA樣本值低于空白值在誤差方面主要來(lái)源于隨機誤差和過(guò)失誤差。
    1.隨機誤差 Random Error
    無(wú)法控制的變因，使測量值產(chǎn)生隨機分布的誤差，服從統計學(xué)上的正態(tài)分布。從統計學(xué)上來(lái)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(shuō)在CV值20%的狀況下，樣本值低于空白值60%之內，有可能是隨機誤差的影響，特別是空白值只有一個(gè)值時(shí)。
    隨機誤差不可消除，只能通過(guò)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數量，一般認為空白值重復10次，測量均值接近真值。
    方案2是提高實(shí)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(shí)，在統計上樣本值將不會(huì )低于空白值15%。
    2.過(guò)失誤差 Gross Error
    主要是由于測量者的疏忽，犯了不應有的錯誤造成的。過(guò)失誤差是可以避免的。針對于ELISA樣本值低于空白值的問(wèn)題，過(guò)失誤差產(chǎn)生的原因多數來(lái)源于空白孔HRP的重復加樣或污染或洗滌不干凈，造成空白值偏高，相對比來(lái)說(shuō)，樣本值低于空白值。解決方案就是重復實(shí)驗，規范操作。當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象，特別是在血清和血漿樣本的檢測。

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