rtpcr数据分析ct - 经验交流

【rtpcr数据分析ct】j为纵坐标，分析斜率。当斜率，其中pcr原始数据包括原始图片，甚至荧光定量(qRTPCR)的原始数据，QRT-PCR差异分析和P值计算qRTPCR是一种相对表达量化方法，计算方法有很多种，常用的相对量化数据分析方法是KJLivak(AppliedBiosystems)等人在2001年提出的“比较Ct法相对量化”，即利用δ Ct值的差异来计算基因表达差异(Ct靶基因-Ct参照基因δ CT) 。

1、qRT-PCR差异分析及P值计算qRTPCR是一种相对表达量化的方法，计算方法很多。相对量化常用的方法数据分析是KJLivak(AppliedBiosystems)等人在2001年提出的“比较Ct法相对量化” ，即利用δ Ct值的差异来计算基因表达的差异(Ct靶基因-Ct参照基因δ CT) 。

要回答这个问题，我们需要知道如何定义区别！如何定义差异:说到差异，人们首先想到的是生物差异。比如两个样本之间同一基因的表达差异倍数，一般从1.2、1.5、2倍都是可以接受的(在转录组，一般以2倍作为筛选指标，我认为1.2、1.5也是可以接受的) 。另一方面也要考虑随机误差，因为我们无法消除误差，看似完美的数据也可能是随机误差造成的。所以除了生物学差异，还要考虑统计学差异。

2、请教qRT-PCR数据统计问题老师们好。“首先，将几个测试的对照组的平均值设为1，然后计算每个单独测试对照组的平均值与这个对照组的平均值之间的差值。”那么，这里的“δ CT对照组样本”是应该用平均值还是单个测定值，如果测定不同部位(根、茎、叶)，每个部位都有一个对照。RTqPCR是从普通PCR技术发展而来的。它是在传统的PCR反应体系中加入荧光化学物质(荧光染料或荧光探针)，根据它们不同的发光机理，实时检测PCR退火和延伸过程中荧光信号的变化，来计算PCR每个循环中产物的变化。目前最常用的方法有生物染料法、荧光染料法和生物探针法。
3、如何分析real-timePCR结果具体来说，我们cDNA计算CT(靶基因)-CT(看家基因，以稀释度为横坐标， CT(靶基因)-CT(看家基因，j为纵坐标，分析斜率，当斜率。