ELISAアッセイは、
定量的
ELISAデータは、様々なサンプル中の抗原の濃度を正確に計算するために、標準曲線（既知の精製された抗原の連続希釈）と比較して解釈することができる（図6）。
定性
ELISAsは、抗原または無関係な対照抗原を含まないブランクウェルと比較して、特定の抗原がサンプル中に存在するかどうかを示すyesまたはnoの回答を達成するために使用することもできます。
半定量的
ELISAsは、シグナルの強度が抗原濃度によって直接変化するため、アッセイ試料中の抗原の相対レベルを比較するために使用できます。
標準曲線
ELISAデータは、通常、光学密度対対数濃度でグラフ化され、図6に示すようにシグモイド曲線が生成されます。 抗原の既知の濃度を使用して標準曲線を生成し、次いでこのデータを使用して、標準曲線の線形部分と比較することによって未知の試料の濃度を測定 これはグラフでまたはELISAの版の読者で普通あるカーブの適切なソフトウェアと直接することができる。
6. 典型的なELISA標準曲線。
検量線モデル
定量的な結果が必要な場合、最も簡単な方法は、標準測定値の三倍を平均し、空白の対照サンプルの測定値を差し引くことです。 次に、標準曲線をプロットし、最良適合の線を見つけるか、少なくともサンプルの濃度を決定できるように点対点曲線を描きます。 作られた希釈物は、この段階で調整する必要があります。 これは、一般的に手動計算を取ることができる実用的な範囲です。
バリエーションは、半対数、log/log、log/logitおよびその導関数-4または5パラメータロジスティックモデルを使用してデータをプロットすることです。 ソフトウェアベース/自動化されたソリューションを使用すると、より洗練されたグラフ化アプローチを検討することが可能になります。 ソフトウェアパッケージ内で線形回帰を使用すると、さらにいくつかのチェックの可能性が追加されます。r2値をチェックして、全体的な適合度を決定することができます。 濃度と読み出しの関係が線形の関係にある曲線のその部分については、R2値>0.99は非常に良好な適合を表します。 次いで、その範囲のさらなる標準濃度を使用することにより、精度をさらに向上させることができる。
線形プロットの1つの側面は、標準曲線のより低い濃度のデータポイントを圧縮するため、最も正確な範囲（必要なR2値を達成する可能性が最も高 この圧縮に対抗するために、半対数グラフを使用することができ、ここでは濃度値の対数（x軸上）が読み出しに対してプロットされます（y軸上）。 この方法は、より多くのデータ点をよりユーザーフレンドリーなシグモイダルパターンに分配するS字型のデータ曲線を与えます。
log/log(log of concentration against log of readout)プロットタイプは、より多くのデータ曲線を線形化することができます。 低濃度から中濃度の標準濃度範囲は、このモデルでは一般に線形であり、範囲の上限のみが傾斜する傾向がある。 Log/logitとその導関数、4または5パラメータロジスティックモデルは、より複雑な計算と最大、最小、EC50、および勾配値の推定を必要とする、より洗練されてい 5つのパラメータモデルには、さらに非対称値が必要です。
これらの検量線モデルは性能を向上させることができますが、回復率（スパイクされたサンプルからの分析物の回復）をチェックした対数-対数プロットを使用することを出発点とするのが良いでしょう。 あるいは、少なくとも標準曲線の読み出し値を”バックフィッティング”することは、しばしば”十分に良い”アプローチです。 チェックする最も簡単な方法は、キャリブレーション基準を計算し、それらが公称読み出し値の20％以内にあることを確認することです。 一つの注意点は、”良い”R2値に依存し、基準のための最高の回復値を提供する検量線モデルを見つけることではありません。
ELISA感度
ELISAsは、利用可能な最も感受性の高い免疫測定法の一つです。 ELISAの典型的な検出範囲は、0.1〜1fmoleまたは0.01ng〜0.1ngであり、感度は抗体−抗原相互作用の特定の特性に依存する。 加えて、増強された化学発光または蛍光シグナルをもたらすもののようないくつかの基質を、結果を改善するために使用することができる。
先に述べたように、間接的な検出はより高いレベルの信号を生成するため、より敏感になるはずです。 但し、それはまたこうして純特定の信号レベルを減らすより高い背景信号を引き起こすことができます。