在ELISA实验结束后，我们得到的是经酶标仪得出的标准品以及样本的OD值。其中，标准品的浓度已知，我们可以利用标准品的OD值及其相对应的浓度，以 OD值为横坐标，浓度为纵坐标，做一条标准曲线，并用公式表示出来。另外，我们也可以拟合ELISA标准曲线选用比较经典的Curve Expert 1.3或者Curve Expert 1.4软件。小编在网上搜罗了做ELISA标准曲线最常用的一些方法，供大家参考。
方法一
此方法比较简单易懂，我们把样本的OD值以X值代入，便可求出Y值，即样本浓度。
1、首先，将数据整理好输入Excel，分别为经酶标仪读出标准品的OD值及其对应的浓度值。
2、拖动鼠标选取完成的数据区，并点击图表向导，在图表类型中选“XY散点图”，并选择子图表类型的“散点图”（第一个没有连线的），如下图所示。
3、点击“下一步”，出现如下图界面。如是输入是如本例横向列表的就不用更改，如果是纵向列表就改选“列”。
4、在做ELISA标准曲线，并通过此曲线求样本浓度时，因样本OD值是已知的，因此我们需要将OD值设为X。根据上图我们可以看到，横坐标X值为OD值，纵坐标Y为标准品浓度，这正是我们想要的。
有时需要我们手动选择X值，这时可以点击“系列”来更改，如下图。
如果要对横坐标和纵坐标进行调换，我们可以就点击X值和Y值文本框右边的小图标，结果如下图：
出现上图后，拖动鼠标选取正确的数据区域以调整X或Y。
5、调好之后，然后点击“下一步”出现图标选项界面，如下图。
6、点击“下一步”，在弹出的窗口再点击“完成”，现在一张带标准值的完整散点图就已经完成，如下图。
7、到了这一步，散点图便完成了。我们可能会问，曲线在哪里啊？
其实很简单，先点击图上的标准值点（记住一定要点选上），然后单击右键，点击“添加趋势线”。弹出趋势线类型选择对话框，有线性，对数，多项等选项，如下图：
8、在选择之前，我们先对上图做一下肉眼观察，如果那些点能连成一条直线，或接近直线，我们就选择“线性”，意思就是出来的趋势线是一条直线，相应的该直线的方程就是y=ax
+b 的形式。不过一般的ELISA都不会是所有的标准点呈完全的线性关系的，也就是说不是一条完全的直线，这时我们可以选择“多项式”，多项式后面还有“阶 数”的选择，也就是说求出来的方程是几次方，我们一般选“2阶”，即出来的方程为y=ax2+bx+c. 选择完毕后，弹出以下窗口。
9、 趋势线也就是标准曲线在此便显示出来了。接下来我们需要将公式显示出来，以根据样本的OD值计算其浓度值。在鼠标点选该线（一定要选中，选中后出现下图的 样子即线由很多店标识出来），单击鼠标右键，选择趋势线格式。我们在弹出的窗口中选择“选项”选项卡，出现下图，我们选择显示公式，显示R方，即相关系 数，这时公式与R方值便都显示出来了。
我们将样本的OD值作为X代入上述方程，求出来的便为浓度值了。
一般ELISA的标准曲线的相关系数要达到0.95以上，本例中为0.9999，非常不错的曲线，这样就保证了由该曲线及其方程求出的样本浓度具有很强的可信性。
方法二
现在我们以Curve Expert 1.4为例，对ELISA标准曲线绘制方法进行详述。
1. 点击Curve Expert 1.4，打开应用程序，截图界面如下：
2.在X轴输入标准品的OD值，Y轴输入相应的标准品的浓度，截图界面如下：
3. 单击上图界面中的 图标，出现如下界面
4. 单击上图界面中的ALL OFF 按钮，出现如下界面
5. 我们选择Sigmoidal Models这种曲线拟合模型进行ELISA标准曲线的拟合，点击OK，出现下图界面：
注意：上图界面中的r值越高，即当r值越接近1时，所拟合的曲线就越好，所得到的数值可靠性也就也高。
6. 在上图空白界面，按[Ctrl]键+[L]键，出现如下界面
在上图中输入相应的OD值（X值）后，点击Calculate即可计算出待测物的浓度（Y值），待测物稀释了多少倍就在所测值的基础上乘以稀释倍数即最终浓度。
7. 点击所绘制的曲线图中左上方 按钮，可以得到如下ELISA曲线拟合方程
8. 点击下图中 Copy 即可得到上图界面中的曲线方程数据
Logistic Model: y=a/(1+b*exp(-cx))
Coefficient Data:
a = -1.19763443774E+004
b = -8.45403498052E+001
c = 1.30213993104E+000
注意事项
在S曲线的低浓度部门可以用乘幂方程很好的拟合，中低浓度部门可以用直线方程，中间部门可用对数方程，而中后段可用四参数。免疫检测时尺度点（可以是倍比稀释的，也可以不是）浓度假如和相应的吸光度（OD）值假如能够呈现直线关系当然是最理想的了，这时可以通过EXELL等利便的获得拟合曲线，进而推算出样品的浓度值。
关于尺度曲线的拟合方式，直线、二次曲线、三次曲线、指数、对数等虽都可用于ELISA及其它生物学反应中的曲线拟合，但都只合用于曲线的一部门，有的合用于前半段，有的合用于后半段，有的合用于中间一段，而Logistic曲线则对曲线的全部都有较好的合用性。
在一个长的区间内，Logistic应该都能拟合得较为理想。假如用来定量，S形曲线的中间段（较陡处）是比较好的，而两真个平坦部门计算误差会大，有时甚至会很大。用于免疫检测的所谓“尺度曲线"实在称为拟合曲线比较合适。目前国际上最流行的免疫检测拟合方式是“四参数逻辑拟合"，用这种拟合方式往往能够比较精确的反映浓度和吸光度的曲线关系，从而进一步比较准确的获得样品中待测物质的浓度值。但我们做免疫检测很少有时候能够有这么理想的情况，标品浓度和相应OD值往往是"S"型的曲线关系，这时就不能用直线拟合的方式了，而对拟合方法进行选择就是必要的了。枢纽在于你的尺度曲线做到了S形的哪一部门，你想检测的样品浓度在曲线的哪一部门。当然，假如用于定量，仍是在中间一段较好。但建模型是一回事，ELISA试剂盒而用它来定量是另一回事。这些方法固然没有一种方法可以通用，但也都可以用。但并不是说它就是万能的。事实上不仅是ELISA，其它良多生物学反应都是S形曲线，也都可以用Logistic曲线拟合。
