उदाहरण (पूर्व निर्धारित)
इनपुट भरने और तुरंत परिणाम देखने के लिए एक उदाहरण चुनें।
- मानक चिपकाएँ (एकाग्रता और अवशोषण) या एक CSV/TSV फ़ाइल आयात करें।
- परख (बीसीए/ब्रैडफोर्ड) और फिट (ऑटो/रैखिक/द्विघात) का चयन करें।
- मानक वक्र और अज्ञात सांद्रता दिखाई देती है (कमजोर पड़ने वाले कारक समर्थित)।
आउट-ऑफ-रेंज अनुमान (एक्सट्रपलेशन) गलत हो सकते हैं। परिणामों में चेतावनियाँ जाँचें. यह एक गणना उपकरण है और प्रयोगात्मक अनुकूलन निर्धारित नहीं करता है।
इनपुट (पेस्ट / CSV)
वज़न (वैकल्पिक)
मानक
प्रारूप: कॉलम 1 = एकाग्रता, कॉलम 2+ = अवशोषण (रेप1, रेप2,…)। TSV/CSV समर्थित.
अज्ञात
प्रारूप: कॉलम 1 = नमूना नाम, कॉलम 2+ = अवशोषण (प्रतिनिधि कॉलम समर्थित), वैकल्पिक अंतिम कॉलम: कमजोर पड़ने वाला कारक।
उन्नत (बिंदु बहिष्करण/अवशेष/सीआई)
परिणाम
भूखंड
तालिका (मानक)
| एकाग्रता | मतलब | एस.डी | ŷ | अवशिष्ट | बहिष्कृत |
|---|
तालिका (अज्ञात)
| नमूना | मीन एब्स | सांद्र (मापा गया) | तनुकरण कारक | सांद्र (स्टॉक) | रेंज में |
|---|
ध्यान दें: आउट-ऑफ-रेंज अनुमान (एक्सट्रपलेशन) गलत हो सकते हैं।
कार्यप्रवाह
- मानक दर्ज करें (एकाग्रता x और अवशोषण y)। प्रतिकृतियों के साथ, उपकरण माध्य±एसडी की गणना करता है।
- वैकल्पिक रूप से रिक्त घटाएं (0 एकाग्रता) माध्य अवशोषण (मानकों और अज्ञात पर लगातार लागू)।
- रैखिक (y=a+bx) या द्विघात (y=a+bx+cx²) के साथ फ़िट करें और मेट्रिक्स (R²/RMSE/AICc) दिखाएं।
- अज्ञात के लिए, अवशोषण से एकाग्रता की गणना करें और स्टॉक सांद्रता प्राप्त करने के लिए कमजोर पड़ने वाले कारकों को लागू करें।
सामान्य प्रश्न
बीसीए और ब्रैडफोर्ड परख के बीच क्या अंतर है?
दोनों अवशोषण से प्रोटीन सांद्रता का अनुमान लगाते हैं। वक्र का आकार स्थितियों और सीमा के अनुसार बदल सकता है, इसलिए यह उपकरण रैखिक और द्विघात फिट का समर्थन करता है।
मुझे पहले क्या दर्ज करना चाहिए?
मानक (ज्ञात सांद्रता) और उनका अवशोषण दर्ज करें। यदि आप प्रतिकृति कॉलम प्रदान करते हैं, तो टूल स्वचालित रूप से माध्य±एसडी की गणना करता है।
क्या मुझे रिक्त घटाव की आवश्यकता है?
अक्सर, 0-एकाग्रता (रिक्त) अवशोषण को घटाने से स्थिरता में सुधार होता है। मानक और अज्ञात दोनों पर समान रिक्त घटाव लागू करें।
क्या मुझे रैखिक या द्विघात फिट का उपयोग करना चाहिए?
द्विघात एक विस्तृत रेंज में बेहतर फिट हो सकता है, जबकि एक संकीर्ण रेंज एक रैखिक फिट के साथ ठीक हो सकती है। स्वतः तुलना का उपयोग करें (AICc); यदि अंतर छोटा है, तो सरल रैखिक मॉडल को प्राथमिकता देना अक्सर सुरक्षित होता है।
मेरी अज्ञात एकाग्रता मानक सीमा से बाहर है।
आउट-ऑफ-रेंज अनुमान एक्सट्रपलेशन हैं और गलत हो सकते हैं। कमजोर पड़ने वाले कारकों या मानक सीमा को समायोजित करने पर विचार करें।
मैं तनुकरण कारक कैसे दर्ज करूं?
आप प्रति अज्ञात पंक्ति में एक तनुकरण कारक दर्ज कर सकते हैं। स्टॉक सांद्रता की गणना मापी गई सांद्रता × तनुकरण कारक के रूप में की जाती है।
क्या मैं इन परिणामों का उपयोग किसी पेपर या रिपोर्ट में कर सकता हूँ?
हां, लेकिन मुख्य सेटिंग्स शामिल करें जैसे कि फिट प्रकार (रैखिक/द्विघात), क्या रिक्त घटाव का उपयोग किया गया था, और क्या एक्सट्रपलेशन मौजूद थे, इसलिए विश्लेषण प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य है।