专利名称：用于确定分析物比的校准表面方法
技术领域：
本发明一般地涉及用于测量样本中的分析物比的方法。该方法一般地应用于其结果表示为比的任何一对分析物。另外，多个比可表示为多对分析物比。
背景技术：
计算样本中的两个或以上分析物之比在各种背景中是有用的比较。比经常用于补偿样本中分析物的组分或浓度的可变性。举例而言，当测量存在于尿液中的分析物时，任何给定样本中的分析物浓度可显著变化。这些浓度变化可通过创建存在于样本中的不同分析物之间的比来归一化。举例而言，可在尿液分析物浓度和尿液中的肌氨酸酐浓度之间创建比。在样本中的两个分析物之间创建该比允许根据浓度波动的更有意义的测量。还有可能将组织中的期望分析物浓度针对总蛋白或者例如清蛋白的特定蛋白浓度而归一化。比还可补偿测量中的相关错误，例如稀释误差。在
图1中示出用于计算分析物浓度比的最常规现有方法的简述。在步骤101，从患者取试样。示例试样包括血液、尿液、或者其它体液。该试样形成样本的基�。萜洳饬坎⒓扑惴治鑫锉�。试样不一定直接来自患者。可从其它源获得试样。在步骤102，试样转换为经预处理的样本。经预处理的样本还可称作化验样本。该步骤可由在执行任何分析物测量之前对试样进行的任何动作组成。举例而言，在某些实施例中，可对试样进行取样并以特定量稀释。在其它实施例中，可向试样添加抗凝剂。该步骤是可选的，因为可能有时整个未改变的试样将用作经预处理的样本。在步骤103和104测量该样本。在这两个步骤中，样本中的感兴趣的量表示为响应量。步骤103包含所有由仪器所作的以使预处理的样本准备好被读取的处理。处理样本可包含各种步骤。将多分析物夹层免疫测定作为示例，该样本与连接到固相的抗体或特定接合试剂反应，清洗固相以移除与一个或多个标记的抗体或接合试剂起反应的未接合材料，并清洗以移除未接合标记试剂以用于响应量的后继读取。其它示例包括高性能液相层析法(HPLC)、免疫测定法、电泳法、毛细管电泳法、紫外/可视/红外光谱法、拉曼光谱法、表面增强拉曼光谱法、质谱法、气相层析法、或其他。可存在无需对样本采取处理步骤的实例。在步骤104中，所选读取技术用于确定样本中各分析物响应量，其将用于比。步骤104称作读取分析物(响应量)。可能适当的读取技术包括荧光、吸光率、反射率、离子流、电化学电位、光密度、色彩、表面等离振子共振、或其它。通常基于要测量的样本和分析物特性来选择处理和读取技术。使用所选测量方法测量的分析物响应量可以是适合于所选方法的任何单位。这些单位可以是荧光单位、光密度、色彩、离子流、化合光单位、电信号或其它。分析物还可按照多路复用方式测量，其中许多分析物在单个通道中测量，或者它们在多个但分开的个别化验中测量。分析物响应量之后转换为其相应浓度。该步骤在步骤105和106中示出。典型地该转换使用诸如校准曲线的装置来实现。在计算分析物浓度比之前，各分析物响应量必需分别转换为浓度值。分析物浓度值不仅取决于测量的给定分析物响应量，还取决于样本中的其它分析物响应量，这是因为分析物之间存在诸如交叉反应的交叉作用。使用所选测量技术来测量的样本中分析物响应量和同一样本中分析物浓度之间的关系通常是非线性的。因为该非线性关系，分析物响应量比与分析物浓度比可大有不同。因此，如果要计算分析物浓度比，必需在计算该比之前分别计算各分析物浓度。校准曲线通常用于将分析物响应量转换为浓度值。可通过选择曲线模型然后确定模型系数值来创建分析物校准曲线，其中确定模型系数值是通过从其中分析物浓度在进行任何测量之前就是已知的一组样本中测量分析物响应量来实现的。从这些已知样本获得的分析物响应量可作图以产生校准曲线，然后该校准曲线用于推断未知浓度的样本中的分析物浓度如何。针对要转换为浓度值的各分析物响应量创建分别的校准曲线。实际上，具有确定系数值的模型方程可直接用于确定浓度而不用作图。参照校准曲线通常被采用，因为这比参照校准方程更直观。在步骤107，使用校准曲线计算的各浓度用于确定期望的分析物比。这可通过诸如除法的简单数学运算来实现。分析物比通常是没有单位的。有时还有必要对在步骤107中获得的比进行调节以使测量得到的比与已使用不同测量技术得到的比匹配。在步骤108示出该步骤。进行该额外转换是因为经常习惯性地将比呈现为就好像该比是使用特定测量技术所确定的，且该特定技术可能不同于在步骤103和104中使用的技术。在通过这些不同测量技术获得的分析物之比之间可能存在熟知的差值，且该值可在两个格式之间转换。步骤108是可选步骤，其取决于如何最终呈现特定分析物比。可在“针对报告HbAlc提出的改变(Proposed changes for reporting HbAIc)，，，IVD技术(2007年5月)和“血红蛋白Alc测量标准化的实现(Implementation of Standardization of Hemoglobin Alc Measurement)，，，临床化学，54 :6，1098-1099 (2008) 中找到关于标准化比测量的附加信息。这两篇文献的全部内容通过引用通用地结合于此。用于确定分析物比的该已知方法具有许多问题。样本中的分析物之间的交互作用可在已知方法中引入误差。一个反应物的响应量可影响和改变第二分析物的响应量。举例而言，在诸如免疫测定的一些测量技术中，用于测量第一分析物响应量的第一抗体还可与样本中的第二分析物相互作用。该交叉反应将针对第二分析物的每一不同值为第一分析物要求不同校准曲线。可以为第一分析物创建单个平均校准曲线，但是这将在针对分析物获得的响应量中引入误差。此外，第二抗体还可与样本中的第一分析物反应。这将使问题复
ο已知方法的另一问题是需要针对各分析物创建和维护校准曲线。这包含适当校准模型以及各曲线的校准器的选择。已知方法的另一问题是存在较少的机会消除在响应量级处相关联的噪声。该消除仅在浓度比确定期间进行。用于确定分析物比的所提议方法在确定分析物比的现有方法上进行改进，其将不再直接使用分别的分析物浓度作为该方法的一部分。除了更方便使用之外，所提议的方法产生更精确的分析物比，因为所提议的方法固有地处理由于样本中分析物之间的交互作用引入到读取的干扰。其可通过仅要求单个校准模型以及更好地消除在响应量级处相关的噪声来提供附加优势。
发明内容
所提新议的方法通过直接使用来自测量方法的响应量以获得分析物比来改进现有技术。不需要诸如使用校准曲线以将分别的测量分析物响应量转换为浓度值的中间转换以获得所期望的比。使用单个校准表面直接根据响应量来确定分析物比，而非取通过使用一对校准曲线根据响应量确定的浓度比。像校准曲线一样，隐含该表面的校准方程可被使用而不用对表面作图。如本文中所使用，校准表面这一表达与响应表面这一表达是同义词。校准表面具有如相关y轴的期望的分析物比，以及如独立X1和&轴的响应量的适当组合。选择用于 X1和&轴的响应量的组合主要是为了提供拟合数据的简单模型。然而，其还可减小最终分析物比中的由两个分析物响应量中的相关误差造成的误差。良好的拟合减小缺乏匹配误差并可减少维护校准表面所需的校准器数量。良好拟合还可增大校准器之间的时间间隔。不同类型的校准可按不同间隔进行。举例而言，批特定校准可由试剂制造商针对特定试剂批进行，而实验室校准可由运行患者样本和控制的实验室以更短间隔进行。新方法以许多方式改进现有技术。新方法不再要求分析物响应量至分析物浓度的任何中间转换。诸如校准曲线的装置不必为计算分析物比而量身定制，且使用这种装置作为中间步骤的结果是经常在已知现有技术中的许多误差带来重大影响。消除中间转换还更好地处理引入到分析物测量的任何噪声。分析物响应量可按减少分析物响应量公共噪声的方式组合。响应量组合可优势地使用作为转换方法回归模型中的独立变量。另外，在该方法中更好地考虑可与测量的分析物响应量潜在地干涉的样本中分析物之间的任何交互作用。该潜在误差源还将存在于用于创建回归模型的已知样本中，且因此在该模型中将固有地考虑误差。为特定分析物分别定制的一对校准曲线不能处理这些干涉并因此不能处理这种误差源。所提议的方法的另一优点在于如果在以下所述的一些实施例中使用线性(系数) 回归模型，则该回归模型允许联立方程的最小均方解，而非最小化最小均方误差的更通用方法。这通过避免寻找与更通用方法相关联的本地而非全局最小值的问题来允许更快以及更可靠的计算。最后，新方法比现有方法更方便。创建回归模型之后，不再需要通过诸如浓度对响应量校准曲线的装置对中间值进行转换，因为新方法直接使用通过测量过程获得的响应量。因为一旦创建回归模型，过程中包含更少步骤，这对于执行新方法以寻找期望比的某人而言更方便。—实施例涉及用于确定样本中分析物的一个或多个比的方法。该方法首先使用所选测量过程来测量样本中的两个或以上分析物响应量以获得两个或以上分别的分析物响应量。接下来，选择一种或多种转换方法。这些转换方法将分析物比定义为使用所选测量过程获得的分别的分析物响应量的直接函数。最后，使用所选的一个或多个转换方法以及利用所选测量过程获得的分别的分析物响应量来计算样本中分析物的一个或多个比。另一实施例涉及用于测量两个或以上分析物的浓度比的装置。该装置包括测量�？椋淠芄徊饬垦局蟹治鑫锵煊α浚淮娲⑵鳎溆糜诖娲⒗醋圆饬磕？榈木饬康姆治鑫锵煊α浚话扑慊啥链氲募扑慊啥两橹剩么刖哂杏糜谥葱薪治鑫锏姆治鑫锉榷ㄒ逦硬饬磕？榛竦玫姆直鸬姆治鑫锵煊α康闹苯雍淖环椒ǖ闹噶睿灰约按砥鳎溆糜谥葱屑扑慊啥两橹噬系募扑慊啥链胍允褂米环椒扑惴治鑫锱ǘ缺�。另一实施例涉及用于计算转换方法的方法，该转换方法将分析物的分析物值之比定义为从测量过程获得的分别的分析物响应量的直接函数。该方法包括选择要用于计算转换方法的统计学上充分数量的合适的校准器，其中该校准器具有已知分析物比；选择要用于在校准器中测量分析物响应量的测量过程；使用测量过程在校准器中测量分析物响应量；选择要用于计算转换方法的回归模型；使用回归模型以产生转换方法，其中回归模型将分析物响应量用作独立变量且将已知分析物比用作相关变量。另一实施例涉及计算机可读介质，其包括用于在化验样本中使用所选测量过程测量分析物响应量的代码；用于选择将分析物比定义为从所选测量过程获得的分别的分析物响应量的直接函数的转换方法的代码；以及用于使用所选转换方法和从化验样本测量的分析物响应量计算化验样本的分析物比的代码。附图简述图1是描绘用于计算样本中的两个一般分析物之比的已知方法的流程图。图2是描绘用于计算样本中的两个一般分析物之比的所提议方法的流程图。图3是可用于执行本发明的计算机系统的框图。图4是描绘通过HPLC测量方法计算％ Alc的所提议方法的流程图。图如是描绘通过多分析物免疫测定测量方法计算％ Alc的所提议方法的流程图。图5是由HPLC测量方法产生的层析图。图6a是给出将校准表面方法应用于由HPLC获得的响应量的变体1的校准表面的表示的轮廓图。图6b是图6a的校准表面的参数表示。图6c是对应于图6a的差值曲线图，其中确定的％ A1。值和已知值之间的差异对比已知值作出曲线。图7a是给出将校准表面方法应用于由HPLC获得的响应量的变体2的校准表面的表示的轮廓图。图7b是图7a的校准表面的参数表示。这与单线中的参数值结果无关。图7c是对应于图7a的差值曲线图，其中确定的％ A1。值和已知值之间的差异对比已知值作出曲线。图fe是给出将校准表面方法应用于由HPLC获得的响应量的变体3的校准表面的表示的轮廓图。
图8b是图8a的校准表面的参数表示。图8c是对应于图8a的差值曲线图，其中确定的％ A1。值和已知值之间的差异对比已知值作出曲线。图9a是给出将校准表面方法应用于由HPLC获得的响应量的变体4的校准表面的表示的轮廓图。图9b是图9a的校准表面的参数表示。图9c是对应于图9a的差值曲线图，其中确定的％ A1。值和已知值之间的差异对比已知值作出曲线。图IOa是给出将校准表面方法应用于由多分析物免疫测定法获得的响应量的变体5的校准表面的表示的轮廓图。图IOb是图IOa的校准表面的参数表示。图IOc是对应于图IOa的差值曲线图，其中确定的1^A1。值和已知值之间的差异对比已知值作出曲线。图Ila是给出将校准表面方法应用于由多分析物免疫测定法获得的响应量的变体6的校准表面的表示的轮廓图。图lib是图Ila的校准表面的参数表示。图Ilc是对应于图Ila的差值曲线图，其中确定的1^A1。值和已知值之间的差异对比已知值作出曲线。
具体实施例方式根据各种实施例在本文中公开的是用于计算分析物之比的改进方法，其可按针对广泛分析物定制的各种实施例来实现。具体而言，用于不同实施例的潜在分析物可包括蛋白质、缩氨酸、碳水化合物、小分子、核酸、或者可被测量然后表示为比的其它材料。所提议方法的一般描述图2示出根据一实施例在计算两个分析物之浓度比中所包含的一般步骤。根据该描述将显而易见，所提议方法的其它实施例可容易改变成通过在过程中创建及使用不同转换方法来产生其它类型的分析物比。步骤201-204实质上与图1中显示的步骤101-104相同。在步骤201，获得患者试样。在步骤202，该患者试样转换为经预处理的样本或化验样本。步骤203和204 —起构成测量过程。在步骤203处理该样本以用于读�。⒃诓街�204读取以产生针对样本中的每个分析物的响应量。如相对于已知方法而讨论，以上步骤的一些取决于试样特性和用于测量分析物响应量的测量技术而可以是可选的。在图2的步骤203和204，所选测量技术用于测量样本中的分析物响应量。该步骤中的用于选择测量技术的考虑类似于在步骤103和104中的考虑。可通过各种技术实现在步骤204中的分析物响应量的读�。钊缤ü炕醋杂胙局械慕雍匣蛘呶唇雍峡固逑喙亓挠獗昵┑挠�。根据所选测量技术的所得响应量在图2中列为分析物响应量1和分析物响应量2。在步骤205，用于计算分析物之比的已知方法和所提议方法之间的差值变得清晰。 图2所示的实施例中，该步骤使用转换方法以将测量的分析物响应量直接转换为期望的分析物比。在图2中概述的过程开始之前创建该转换方法。转换方法可由一系列步骤组成， 如以下进一步描述。可对于测量的分析物响应量使用多个转换方法以获得多个分析物比。 使用转换将分析物响应量转换为期望的分析物比之后，该过程完成。图2实施例中的转换方法可以是将分析物响应量转换为分析物比的任何数学关系。在所提议方法的一个实施例中，转换方法包括两个步骤。第一步骤组合或变换分析物响应量以获得两个或以上回归变量。第二步骤则在回归模型中使用回归变量以获得期望的分析物比。回归模型可以是多个线性回归模型。回归模型还可使用更复杂的回归模型。第一步骤函数性地组合读取的分析物响应量以获得两个或以上回归变量。举例而言，在一个实施例中，第一回归变量可设置为两个分析物响应量之比，且第二回归变量可设为独立的分析物响应量之一。许多其它可能变换是可行的，且在本公开的下文中更具体地给出其它变换的示例。转换方法的该实施例的第二步骤使用回归模型以寻找作为两个回归变量的函数的期望的比。回归模型中的相关变量是期望的分析物比。该分析物比可以是浓度比或者数学上与浓度比相关的比，但不需要如此。在用于确定未知样本中的分析物比之前，需要创建变换及回归模型并确定它们的系数值。该变换与回归模型一起使用以确定期望的分析物比。其可包含图1的步骤108，且因此不需要如图1所示地计算浓度比。该变换的一个目的在于减少充分拟合数据所需的回归项数量。在一些实施例中，将只需要常数项、线性项以及可能的线性项乘积。在一个实施例中，组合的变换及回归系数被分组成多个级，由分开系数值的确定的时间间隔来定义。举例而言，三级分组可包括以下三个级1)由用户校准计划表确定间隔，2)由试剂制造商发布新试剂批来定义间隔，幻通过方法或模型改变来确定间隔。以下概述用于共同创建HbAlc实施例的变换及回归模型的方法的一实施例的概述。1.生成适合于本方法的覆盖HbAlc值的临床范围和总Hb浓度范围的样本组。样本组是覆盖范围的等间隔值的栅格。可通过以低值和高值开始并执行一组稀释来获得这种栅格。如果变换及回归模型不复杂，5x 5栅格将适合，而如果复杂，则9x 9栅格将适合。如果另外可获得覆盖期望浓度范围的样本，可能不必如该步骤所概述地使用一系列稀释。2. 一式三份地运行样本。所有响应量在本文中称作自动校准的过程中将用作校准值和未知数两者。3.以可预期满足缺乏匹配接受标准的包含最小项数的变换及回归模型开始，优化变换系数并确定回归模型系数值。4.系统地将项添加到变换或回归模型直到满足缺乏匹配接受标准。关于该HbAlc实施例的更多细节包含在以下的公开说明中。图3是可用于执行本发明一实施例的计算机系统300的框图。计算机系统300具有多个输入�？�。分析物测量�？�301用于测量化验样本中的分析物响应量。该�？樵诒痉⒚鞑煌凳├溆斜浠馊【鲇谒∮糜诓饬糠治鑫锵煊α康牟饬糠椒�。还示出标准键盘302和鼠标303。计算机系统300还包含计算机内部的各种各样的典型计算机组件。 这些组件包括系统总线304、一个或多个盘驱动器305、RAM 306、以及处理器307。还可存在其它组件，这取决于实施例的实际特性。图3还示出允许将信息显示给系统用户的监视器 308。在本发明一实施例中，在步骤202中创建的经预处理的样本位于分析物测量�？� 301，在该分析物测量�？�301中进一步处理样本并测量样本中的分析物响应量。然后该信息沿着系统总线304传递至计算机系统，且使用处理器307将适当的转换方法应用于分析物响应量数据。处理器307执行的以实现转换方法的指令被存储在诸如RAM 306或盘驱动器305的计算机可读介质上。转换方法还可存储在该同一介质上。所得的比然后可显示在监视器308上。本发明替代实施例可使用其它通信装置输出分析物比。举例而言，计算机系统可使用打印机打印测量的比或者经由网络将测量的比发送到另一计算机。血红蛋白实施例所提议方法的一实施例聚焦于HbAlc的测量。HbAlc是在糖尿病中最常测量的糖基化血红蛋白的一个特定类型。人类红血细胞允许葡萄糖自由地穿过，且糖基化血红蛋白 HbAlc是指通过葡萄糖附连到血红蛋白分子贝它(β)链N-端缬氨酸而形成的血红蛋白组分。在非糖尿病患者中，总血红蛋白的90%以上为非糖基化血红蛋白。HbAlc本身将典型地构成总血红蛋白的约4-7%。糖尿病患者中，在患者体中HbAlc百分比浓度可超过总血红蛋白的20%，其不良地控制患者血液葡萄糖水平。糖基化血红蛋白以与血液中的环境葡萄糖浓度直接成比例的速率形成。葡萄糖和血红蛋白之间的反应是基本不可逆的且速度慢。其结果为在人类红血细胞120天的平均生命期期间只有总血红蛋白的一小部分被糖基化。其结果为，血液中的糖基化血红蛋白浓度提供可用于监控长期血糖水平的血糖水平加权移动平均值。覆盖2-3个月的时间周期的该移动平均值允许评价糖尿病患者体中的血糖控制。HbAlc对总血红蛋白的浓度比已成为用于测量糖尿病患者的健康状况的常规方法。可按许多方式表示HbAlc水平，用于表示的一种被接受的方式为以国家糖基化血红蛋白标准方案(NGSP)单位表示HbAlc作为总血红蛋白百分比(％ HbAlc)。另一被接受方式为以毫摩尔(mmole)HbAlC/摩尔总Hb的临床药剂师国际联盟(IFCC)单位表示HbAlc。 除了单位有10倍的不同之外，还存在不同点，因为在两个标准中使用不同基准方法。诸如 HbS、HbC、HbE、HbA2和HbF的其它血红蛋白变异蛋白质也可按照总血红蛋白的百分比来表示ο用于测量HbAlc的HPLC方法所提议方法的一实施例使用HPLC技术来测量HbAlc。图4示出根据一实施例根据测量HbAlc的HPLC方法计算HbAlc对总血红蛋白之比中所包含的步骤。步骤401-404实质上与图1中显示的步骤101-104和图2中的步骤201-204相同。 在步骤401，获得患者试样。在步骤402，该患者试样转换为经预处理的样本，且在步骤403， HPLC用于将该经预处理的样本分离为其组成部分，它们以峰值时间序列洗脱自层析柱。在步骤404，组分有序地穿过吸收检测器的流动单元，其将洗脱液浓度转换为在层析图中可视的吸收值。层析图中的峰值对应于经预处理的样本中的不同组分。然后确定峰值面积。血红蛋白的糖基化组分的响应量(HbGr)以单个峰值面积确定，而总组分的响应量(HbTr)是所选峰值面积的总和。表1是来自所制备切5x 3样本组的响应量数据的表格。前两列包含mAU秒表示的HbGr和HbTr响应量，且第三列使用三个数字的组合以根据其在切5x 3样本栅格中的位置来识别样本。ID的第一数字对应于％ Alc水平，ID的第二数字对应于HbTc (总血红蛋白浓度)水平，且ID的第三数字对应于副本号。水平11对应于％ Alc = 5. 365%且HbTc =0. 42gm/L。水平 55 对应于％ Alc = 17. 420%且 HbiTc = 2. lgm/L。剩余水平在水平 11 和55之间的值中等间隔安排。对于该样本组而言，在预处理期间而非在处理步骤中进行稀释。
权利要求
1.一种用于确定样本中的一个或多个分析物之比的方法，所述方法包括使用所选测量过程来测量样本中的两个或以上分析物响应量以获得两个或以上分别的分析物响应量；选择将分析物之比定义为使用所选测量过程获得的分别的分析物响应量的直接函数的一个或多个转换方法；以及使用所选一个或多个转换方法以及使用所选测量过程获得的所述分别的分析物响应量来计算所述样本中的一个或多个分析物比。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算的一个分析物之比与所述样本中的两个分析物的浓度之比相关。
3.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述关系为一个分析物的浓度除以另一分析物的浓度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述转换方法使用回归作为所述转换方法的一部分将所述分别的分析物响应量关联到所述分析物之比。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述回归是多项式回归，其中变量是所述分析物响应量自乘到整数幂的乘积。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述转换方法中使用的所述分别的分析物响应量经历作为所述转换方法的一部分的变换。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述变换减少在所述回归模型中使用的回归项的数量。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述变换有助于更长的实验室校准间隔。
9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述变换减少实验室校准所需的校准的数量。
10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述变换数学地组合所述分别的分析物响应量的两个。
11.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述变换定义为
12.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述变换使用未基于规范用户校准计划表确定的一个或多个系数。
13.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述变换使用基于用户批计划表确定的一个或多个系数。
14.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所选测量过程是HPLC。
15.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所选测量过程是免疫测定。
16.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所选测量过程是电泳法、毛细管电泳法、光谱法、层析法、表面等离振子共振之一。
17.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述一个或多个分析物是蛋白质、碳水化合物、或核酸。
18.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分析物是糖蛋白。
19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述分析物之一是血红蛋白Ale。
20.如权利要求6所述的方法，其特征在于，存在表示为分析物比的两个分析物，且所述两个分析物是血红蛋白的糖基化形式以及总血红蛋白。
21.一种用于测量两个或以上分析物的浓度比的装置，所述装置包括 能够测量样本中的所述分析物的响应量的测量�？椋挥糜诖娲⒗醋运霾饬磕？榈乃饬康姆治鑫锵煊α康拇娲⑵鳎� 包含具有用于执行转换方法的指令的计算机可读代码的计算机可读介质，所述转换方法将所述分析物的分析物比定义为从所述测量�？榛竦玫姆直鸬乃龇治鑫锵煊α康闹苯雍灰约坝糜谥葱兴黾扑慊啥两橹噬系乃黾扑慊啥链胍员闶褂盟鲎环椒扑闼龇治鑫锱ǘ缺鹊拇砥鳌�
22.如权利要求21所述的装置，其特征在于，所述测量�？槭褂枚嗦犯从妹庖卟舛ㄒ圆饬克龇治鑫锵煊α�。
23.一种用于计算转换方法的方法，所述转换方法将分析物的分析物值之比定义为从测量过程获得的分别的分析物响应量的直接函数，所述方法包括选择统计上充分数量的适当校准器以用于计算所述转换方法，其中所述校准器具有已知的分析物之比；选择测量过程以用于在所述校准器中测量所述分析物之比； 使用所述测量过程在所述校准器中测量所述分析物响应量； 选择回归模型以用于计算所述转换方法；以及使用所述回归模型以产生所述转换方法，其中所述回归模型使用所述分析物响应量作为独立变量以及所述已知分析物比作为相关变量。
24.如权利要求23所述的方法，其特征在于，所述两个分析物响应量以一种方式变换为所述回归模型的所述两个独立变量以使最佳地减小所述期望分析物比的纯偏差和缺乏匹配偏差。
25.一种计算机可读介质，包括用于使用所选测量过程来测量样本中的分析物响应量的代码； 用于选择将所述分析物比定义为从所选测量过程获得的分别的分析物响应量的直接函数的转换方法的代码；以及用于使用所选转换方法和所测量的来自样本的分析物响应量计算所述样本中的所述分析物比的代码。
全文摘要
分析物之比使用转换方法直接根据分析物响应量来确定。通过使用所选测量技术获得分别的分析物响应量，且在转换方法中将这些分别的响应量用作独立变量。转换方法的相关变量是期望的分析物比。所得转换方法则用于直接计算作为所测量响应量的函数的期望的分析物之比。不需要诸如使用校准曲线以将分别的测量分析物响应量转换为浓度值的中间转换以获得所期望的比。
文档编号G01N33/53GK102159947SQ200980138015
公开日2011年8月17日 申请日期2009年8月13日 优先权日2008年8月21日
发明者R·利库斯基, R·沃克, 吕亚兵 申请人:生物辐射实验室股份有限公司
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
