Belysa® 免疫測定曲線フィッティングソフトウェア
Belysa® 免疫測定曲線フィッティングソフトウェア
Luminex®マルチプレックスアッセイ、SMC®キット、ELISAのいずれであっても、Belysa®免疫測定曲線フィッティングソフトウェアは、データに対する信頼性を高めるよう設計されています。 当社のBelysa®解析ソフトウェアは、xMAP® INTELLIFLEX®、Luminex® 200™、FLEXMAP 3D®、MAGPIX®などのLuminex® xMAP®プラットフォームや、SMCxPRO®およびFemtoQuest®超高感度システムから出力される.csvファイルに対応した曲線フィッティング機能を提供します。
最新の方法論と原理に基づいて設計された、使いやすい Belysa® ソフトウェアは、多重免疫測定法における個々の標準曲線に基づいてデータを適切にフィッティングする環境、実験の整合性と再現性を高めるデータ品質の指標、そして生物学的結果をモデル化する前にデータ評価を行うためのユーザーフレンドリーなツールを提供します。
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Belysa® 免疫測定曲線フィッティングソフトウェアの詳細
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標準曲線を簡単に可視化
Belysa®解析ソフトウェアは、シングルおよびマルチプレックスデータを表示し、ユーザーが標準曲線や標準点、コントロール、サンプルの分布を即座に視覚化できるようにします。さらに、曲線から導き出された詳細情報に加え、Belysa®ソフトウェアのアルゴリズムを用いて曲線を再フィッティングするオプションも提供されます。 最適化後、補間データへの変更（例：傾きの式、定量上限値（ULOQ）および定量下限値（LLOQ）、または報告されるサンプル値など）は即座に再計算されます。
さらに、ソフトウェア内の詳細ビューでは、アッセイウェルのパラメータを確認できます。2種類の識別子により、潜在的な逸脱、非検出（ND）サンプルなどのソフトウェア定義のルールに基づく警告、またはユーザー定義のパラメータ（例：回収率（%））に注意を喚起することができます。
図1。Belysa® ソフトウェアを使えば、標準曲線を簡単に視覚化できます。カタログ番号 HSTCMAG-28SK の IL-6 に関する標準曲線の例です。
実行間およびロット間の標準曲線を迅速に比較
2つ以上の標準曲線を比較したい研究者向けに、Belysa®ソフトウェアでは、同一アッセイの異なる実行間における数学的並行性を検証する機能を提供しています。これは、曲線が類似している場合、その測定法は一貫性があり、他のアッセイに含めた場合でもサンプルは同様の結果が得られるという前提に基づいています。また、標準品と比較した試験物質の一貫性を検証したいユーザー向けに、「相対効力」という第2の評価指標も提供されています。
さらに、Belysa®ソフトウェアには、マルチプレックスデータを用いた並列曲線の可視化機能があり、ユーザーは曲線間の関係を迅速に把握できます。この機能で算出された値は、下部のウィンドウにわかりやすく表示されるほか、出力ファイルとしてグラフおよび数値の両方で報告可能です。
Belysa®ソフトウェアが提供するこれらの機能を総合的に活用することで、研究者は個々のアッセイを精査し、それが正常に実行されたことを確認することができます。アッセイがマルチプレート試験や縦断的研究の一環として実施される場合、当社のBelysa®ソフトウェアを使用することで、測定法の一貫性を確認し、最終結果に影響を及ぼす可能性のある実験上の偏差が生成されたデータに含まれていないことを確認することができます。
図2。Belysa®のデータ解析ツールを使えば、並行性および標準曲線の検証を簡単に行うことができます。3ロットのTNF-α Conferma® ELISA（カタログ番号：EZHTNFA-150K）の並行性を検証したBelysa®の.csv出力ファイルの例です。
Belysa® 解析ソフトウェア バージョン 1.5 の主な機能
- 曲線近似の最適化（4PL、5PL、線形、競合、3次スプライン）
- 曲線の統計情報の表示およびレポート出力（例：LLOQ、ULOQ、LOD、傾き、方程式など）
- 単一および多成分分析ビュー
- 堅牢でカスタマイズ可能な自動フラグ設定およびデータ品質管理機能
- 複数の比較曲線に対する相対効力分析
- シンプルなインターフェース
- 柔軟なライセンス方式。アクティベーション・ドングル1つで、どのコピーでも起動可能。
システム要件
- 以下の要件を満たすPC：
o Microsoft Windows 10 以降
o macOS - USBポートが1つ空いていること
- Belysa® ライセンスアクティベーション・ドングル
事前に録画されたウェビナー、アプリケーションノート、技術記事などを通じて、生成されたデータをより深く分析するための独自の方法をご覧ください。