Cómo analizar datos de ELISA competitivo en Excel

Cómo analizar datos de ELISA competitivo en Excel

Tabla de contenidos:

Método de análisis de datos del ELISA competitivo utilizando Microsoft Excel

1. Introducción
2. Preparación de los datos
3. Cálculo de los valores promedio de los estándares
4. Introducción de las concentraciones conocidas de los estándares
5. Creación de gráficas con los datos
6. Ajuste de una curva a los datos
7. Cálculo de las concentraciones de las muestras desconocidas
8. Validación de los cálculos
9. Ajuste de las concentraciones en función de la dilución
10. Conclusiones

Método de análisis de datos del ELISA competitivo utilizando Microsoft Excel

En este video, vamos a demostrar cómo analizar datos típicos obtenidos de un ELISA competitivo utilizando Microsoft Excel. Aunque hay varios programas disponibles para el análisis de datos del ELISA, Excel es un programa tan común que será beneficioso para muchas personas ver cómo se puede realizar el análisis de datos utilizando únicamente este programa.

1. Introducción

En este ELISA competitivo, tenemos una hoja de cálculo que contiene datos de absorbancia obtenidos utilizando un kit de ELISA competitivo de Calbiotech. Cada celda en esta hoja de cálculo representa una medición de absorbancia correspondiente a una muestra o un estándar en la placa de ELISA.

2. Preparación de los datos

En primer lugar, tomaremos el promedio de los valores de absorbancia de nuestros estándares y los organizaremos debajo de la tabla de datos original. Etiquetaremos una columna como "absorbancia promedio" y utilizaremos la función "promedio" de Excel para calcular los promedios de las mediciones de los estándares.

3. Cálculo de los valores promedio de los estándares

Tomaremos el promedio de las mediciones duplicadas de nuestros estándares y organizaremos los promedios debajo de la tabla de datos original.

Pros: El cálculo de los valores promedio de los estándares nos permite tener una mejor estimación de los valores estándar y reducir el error experimental.

Contras: Si los valores duplicados de los estándares difieren significativamente, el cálculo del promedio podría no ser representativo de los valores reales.

4. Introducción de las concentraciones conocidas de los estándares

A continuación, introduciremos las concentraciones conocidas de cada estándar en una columna a la derecha de los valores de absorbancia. Esta información se proporciona en las instrucciones del fabricante incluidas con el kit de ELISA.

5. Creación de gráficas con los datos

Graficaremos los datos utilizando un gráfico de dispersión en Excel. En el eje y, tendremos las concentraciones y en el eje x, tendremos los valores de absorbancia. Esta representación gráfica nos permitirá visualizar la relación inversa entre la absorbancia y la concentración.

6. Ajuste de una curva a los datos

Para poder interpolar los valores de concentración de nuestras muestras, ajustaremos una curva a los datos utilizando la función "Agregar línea de tendencia" en Excel. Probaremos diferentes tipos de curvas, como lineales, logarítmicas y polinómicas, para encontrar la que se ajuste mejor a nuestros datos.

Pros: El ajuste de una curva a los datos nos permite estimar con mayor precisión las concentraciones de las muestras basándonos en la relación entre la absorbancia y la concentración de los estándares.

Contras: Si los datos no siguen una relación inversa entre la absorbancia y la concentración, el ajuste de una curva podría no ser apropiado y dar resultados incorrectos.

7. Cálculo de las concentraciones de las muestras desconocidas

Una vez que hayamos ajustado la curva a nuestros datos, utilizaremos la ecuación de la curva para calcular las concentraciones de nuestras muestras desconocidas. Para ello, copiaremos y pegaremos los valores de absorbancia de las muestras debajo de los valores de absorbancia de los estándares. Luego, realizaremos el cálculo de la absorbancia recíproca, al igual que lo hicimos con los estándares.

8. Validación de los cálculos

Es importante verificar la precisión de nuestros cálculos. Compararemos las concentraciones calculadas de algunas muestras con las concentraciones esperadas según la curva estándar. Si las concentraciones calculadas coinciden con las esperadas, podemos tener confianza en nuestros cálculos.

9. Ajuste de las concentraciones en función de la dilución

Si diluimos nuestras muestras antes de añadirlas a la placa de ELISA, debemos tener en cuenta esta dilución al interpretar las concentraciones calculadas. Multiplicaremos las concentraciones calculadas por el factor de dilución para obtener la concentración original de las muestras.

10. Conclusiones

En conclusión, el análisis de datos del ELISA competitivo utilizando Microsoft Excel puede ser una herramienta útil y accesible para muchos investigadores. Mediante el cálculo de los valores promedio de los estándares, la introducción de las concentraciones conocidas, el ajuste de una curva a los datos y el cálculo de las concentraciones de las muestras desconocidas, podemos obtener resultados fiables y precisos. Es importante tener en cuenta las limitaciones de Excel, como la dificultad para manejar relaciones inversas entre las variables, pero con las adecuadas precauciones, podemos obtener valiosa información de nuestros datos de ELISA competitivo.