[FAQ] ELISA 분석 방법 (Regression Methods) | 고마바이오텍

1. Point-to-Point (점대점 회귀) 

• 각 측정 지점 사이를 직선으로 단순 연결하는 방식입니다.
• 별도의 수학적 모델 없이, 실험 데이터를 그대로 반영할 수 있어 직관적이지만, 예측 정확도는 낮을 수 있습니다.
• 주로 간단한 데이터 시각화나 표준 곡선이 불규칙한 경우에 사용됩니다.

2. Linear (선형 회귀) 

• 데이터가 직선 형태(y = ax + b)로 분포한다고 가정하고 모델링하는 방식입니다.
• 단순하고 계산이 빠르지만, 곡선 형태의 데이터에는 부적합할 수 있습니다.
• 예: 농도와 흡광도(OD)의 관계가 직선인 경우 

3. 4PL (Four Parameter Logistic) 

• ELISA나 세포 기반 분석 등에서 가장 일반적으로 사용되는 비선형 회귀 방식입니다.
• 데이터가 S자(Sigmoidal) 곡선을 따를 때 적합합니다.
• 표준 곡선 생성 및 IC₅₀/EC₅₀ 계산에 매우 적합합니다.

​공식:  

A: 최소값 (lower asymptote)

B: 기울기 (slope)

C: EC50 (중간점)

D: 최대값 (upper asymptote)

4. 5PL (Five Parameter Logistic) 

• 4PL에서 비대칭성(asymmetry)을 추가한 더 정교한 모델입니다.
• 실험 곡선이 완전히 대칭적이지 않은 경우에 사용합니다.
• 실제 생물학적 데이터는 종종 완전한 대칭이 아니기 때문에, 5PL이 더 정확한 적합을 제공할 수 있습니다. 

공식 : 

A: 최소값 (lower asymptote)

B: 기울기 (slope)

C: EC50 (중간점)

D: 최대값 (upper asymptote)

E: 비대칭 계수 (asymmetry factor)