示例（预设）
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描述
—
使用方法（3步）
- 粘贴标准品（浓度和吸光度）或导入 CSV/TSV 文件。
- 选择测定（BCA/Bradford）并拟合（自动/线性/二次）。
- 出现标准曲线和未知浓度（支持稀释因子）。
超出范围的估计（外推）可能不准确。检查结果中的警告。这是一个计算工具，不规定实验优化。
输入（粘贴/CSV）
测定
空白扣除（0浓度）
空白的意思： —
加权（可选）
注意事项
如果 SD 可用，您可以按 1/SD² 称重（建议重复）。
标准
格式：col 1 = 浓度，col 2+ = 吸光度（rep1、rep2、...）。支持 TSV/CSV。
未知数
格式：col 1 = 样品名称，col 2+ = 吸光度（支持重复列），可选最后一列：稀释因子。
高级（点排除/残差/CI）
点排除
单击绘图上的标准点以排除/恢复（可撤消）
排除
—
结果
所选型号
—
方程
—
R²
—
均方根误差
—
AICc
—
比较（自动）
—
地块
表（标准）
| 浓度 | 平均值 | 标清 | ŷ | 残差 | 排除 |
|---|
表（未知数）
| 样品 | 平均腹肌 | 浓度（测量值） | 稀释倍数 | 浓度（库存） | 在范围内 |
|---|
注意：超出范围的估计（外推）可能不准确。
工作流程
- 输入标准品（浓度 x 和吸光度 y）。通过重复，该工具计算平均值±SD。
- 可选择减去空白（0 浓度）平均吸光度（一致应用于标准品和未知品）。
- 拟合线性 (y=a+bx) 或二次 (y=a+bx+cx²) 并显示指标 (R²/RMSE/AICc)。
- 对于未知物，从吸光度反算浓度并应用稀释因子以获得库存浓度。
常见问题
BCA 和 Bradford 检测有什么区别？
两者都根据吸光度估算蛋白质浓度。曲线形状会根据条件和范围而变化，因此该工具支持线性和二次拟合。
我应该先输入什么？
输入标准品（已知浓度）及其吸光度。如果您提供重复列，该工具会自动计算平均值±SD。
需要减去空白吗？
通常，减去 0 浓度（空白）吸光度可以提高稳定性。对标准品和未知品应用相同的空白扣除。
我应该使用线性拟合还是二次拟合？
二次可能在较宽的范围内拟合得更好，而较窄的范围则可以通过线性拟合得到很好的结果。使用自动比较（AICc）；如果差异很小，则选择更简单的线性模型通常更安全。
我的未知浓度超出了标准范围。
超出范围的估计是推断，可能不准确。考虑调整稀释因子或标准范围。
如何输入稀释因子？
您可以为每个未知行输入稀释因子。库存浓度计算为测量浓度×稀释倍数。
我可以在论文或报告中使用这些结果吗？
是的，但包括关键设置，例如拟合类型（线性/二次）、是否使用空白扣除以及是否存在外推法，因此分析是可重复的。