例題（プリセット）
例題を選ぶと入力が埋まり、すぐに結果が出ます。
説明
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使い方（3ステップ）
- 標準（濃度と吸光度）を貼り付けるか、CSVを取り込みます。
- アッセイ（BCA/Bradford）と、フィット（自動/線形/2次）を選びます。
- 検量線と、未知サンプルの濃度が表示されます（希釈倍率にも対応）。
標準レンジ外の推定は誤差が大きくなりやすいため、結果の警告を確認して使ってください。これは計算ツールで、実験条件の最適化を断定するものではありません。
入力（貼り付け / CSV）
アッセイ
ブランク差し引き（0濃度）
ブランク平均: —
重み付け（任意）
メモ
SDがあるときに 1/SD² で重み付けできます（リピート推奨）。
標準（Standard）
形式：1列目=濃度、2列目以降=吸光度（rep1, rep2, …）。TSV/CSV両対応。
未知（Unknown）
形式：1列目=名前、2列目以降=吸光度（rep列可）、最後にdilution_factor列（任意）。
上級（点の除外 / 残差 / CI）
点の除外
グラフの標準点をクリックして除外/復帰（Undoあり）
除外中
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結果
採用モデル
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式
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R²
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RMSE
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AICc
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比較（auto）
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グラフ
表（標準）
| 濃度 | 平均 | SD | ŷ | 残差 | 除外 |
|---|
表（未知）
| サンプル | 平均Abs | 濃度（測定時） | 希釈倍率 | 濃度（原液） | 標準レンジ |
|---|
※ 標準レンジ外の推定（外挿）は誤差が大きくなりやすいので注意してください。
計算の流れ
- 標準点（濃度 x、吸光度 y）を入力し、リピートがあれば平均±SDを計算します。
- 必要なら、0濃度（ブランク）の平均吸光度を差し引きます（標準と未知の両方に同じ処理）。
- 線形（y=a+bx）または2次（y=a+bx+cx²）でフィットし、指標（R²/RMSE/AICc）を表示します。
- 未知サンプルは吸光度から濃度を逆算し、希釈倍率を掛けて原液濃度も計算します。
よくある質問（FAQ）
BCA法とBradford法で何が違いますか？
どちらもタンパク質濃度を吸光度から推定する方法です。条件やレンジによって曲線の形が変わるため、このツールでは線形/2次のフィットを選べます。
まず何を入力すればいいですか？
標準（既知の濃度）と、その吸光度を入力します。リピート列がある場合は自動で平均±SDを計算します。
ブランク差し引きは必要ですか？
多くの場合、0濃度（溶媒のみ）の吸光度を差し引くと安定します。同じ処理を標準と未知の両方に適用するのがポイントです。
線形と2次、どちらを使うべきですか？
レンジが広いと2次が合いやすいことがあります。一方で、レンジを絞れば線形でも十分な場合があります。自動比較（AICc）を使い、差が小さいときは線形（単純）を優先するのが無難です。
未知サンプルの濃度が標準レンジ外になりました。
レンジ外の推定は誤差が大きくなりやすいです。サンプルの希釈倍率や、標準レンジの見直しを検討してください。
希釈倍率はどう入力しますか？
未知サンプルの行ごとに希釈倍率を入力できます。原液濃度は「測定時濃度×希釈倍率」で計算します。
この結果はそのまま論文や報告に使えますか？
使えますが、フィット方法（線形/2次）、ブランク差し引きの有無、レンジ外推定の有無などを併記して、再現できる形にするのがおすすめです。