সিটি মান এবং ডিলিউশন ফ্যাক্টর থেকে পিসিআর দক্ষতা গণনা করুন। স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ বিশ্লেষণ করুন, অ্যাম্প্লিফিকেশন দক্ষতা নির্ধারণ করুন এবং আপনার পরিমাণগত কিউপিসিআর পরীক্ষাগুলিকে বৈধতা দিন।
মানটি ধনাত্মক হতে হবে
মানটি ধনাত্মক হতে হবে
মানটি ধনাত্মক হতে হবে
মানটি ধনাত্মক হতে হবে
মানটি ধনাত্মক হতে হবে
চার্ট তৈরি করতে বৈধ ডেটা প্রবেশ করুন
কিউপিসিআর দক্ষতা হল পিসিআর প্রতিক্রিয়া কতটা ভাল কাজ করে তার একটি পরিমাপ। ১০০% দক্ষতা মানে হল যে প্রতিটি চক্রে পিসিআর পণ্যের পরিমাণ দ্বিগুণ হয় এক্সপোনেনশিয়াল পর্যায়ে।
দক্ষতা মানক বক্ররেখার ঢাল থেকে গণনা করা হয়, যা সিট মানগুলি প্রাথমিক টেমপ্লেট ঘনত্বের লগারিদমের বিরুদ্ধে প্লট করার মাধ্যমে পাওয়া যায় (ডাইলিউশন সিরিজ)।
দক্ষতা (E) হিসাব করা হয় নিম্নলিখিত সূত্র ব্যবহার করে:
E = 10^(-1/slope) - 1
পরিমাণগত পলিমারেজ চেইন রিঅ্যাকশন (কিউপিসিআর) দক্ষতা একটি গুরুত্বপূর্ণ পরামিতি যা আপনার কিউপিসিআর পরীক্ষার সঠিকতা এবং নির্ভরযোগ্যতার উপর সরাসরি প্রভাব ফেলে। কিউপিসিআর দক্ষতা ক্যালকুলেটর গবেষকদের তাদের পিসিআর প্রতিক্রিয়াগুলি প্রতিটি তাপীয় চক্রের সাথে লক্ষ্য ডিএনএ সিকোয়েন্সগুলিকে কতটা দক্ষতার সাথে বাড়িয়ে তুলছে তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করে। আদর্শ কিউপিসিআর প্রতিক্রিয়াগুলির দক্ষতা 90-110% এর মধ্যে থাকা উচিত, যা নির্দেশ করে যে পিসিআর পণ্যের পরিমাণ প্রায় প্রতি চক্রের সাথে দ্বিগুণ হয়।
দুর্বল অ্যাম্প্লিফিকেশন দক্ষতা অযথা পরিমাণ নির্ধারণ, অযথা ফলাফল এবং ত্রুটিপূর্ণ পরীক্ষামূলক সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যেতে পারে। আপনার কিউপিসিআর দক্ষতা গণনা এবং পর্যবেক্ষণ করে, আপনি প্রতিক্রিয়া শর্তগুলি অপ্টিমাইজ করতে, প্রাইমার ডিজাইনগুলি বৈধতা দিতে এবং আপনার পরিমাণগত পিসিআর ডেটার গুণমান নিশ্চিত করতে পারেন।
এই ক্যালকুলেটরটি স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ পদ্ধতি ব্যবহার করে, যা সাইকেল থ্রেশহোল্ড (Ct) মানগুলিকে টেমপ্লেট কনসেনট্রেশনের লগারিদমের বিরুদ্ধে চিত্রিত করে (সিরিয়াল ডাইলিউশন দ্বারা উপস্থাপিত), আপনার কিউপিসিআর পরীক্ষার দক্ষতা নির্ধারণ করতে। এই স্ট্যান্ডার্ড কার্ভের ফলস্বরূপ ঢালটি পরে একটি সরল গাণিতিক সূত্র ব্যবহার করে আপনার কিউপিসিআর পরীক্ষার অ্যাম্প্লিফিকেশন দক্ষতা গণনা করতে ব্যবহৃত হয়।
একটি কিউপিসিআর প্রতিক্রিয়ার দক্ষতা স্ট্যান্ডার্ড কার্ভের ঢাল থেকে নিম্নলিখিত সূত্র ব্যবহার করে গণনা করা হয়:
যেখানে:
একটি আদর্শ পিসিআর প্রতিক্রিয়ার জন্য 100% দক্ষতা (প্রতিটি চক্রের সাথে অ্যাম্প্লিকনগুলির নিখুঁত দ্বিগুণ) হলে, ঢালটি -3.32 হবে। কারণ:
10^{(-1/-3.32)} - 1 = 10^{0.301} - 1 = 2 - 1 = 1.0 \text{ (অথবা 100%)}
দক্ষতার শতাংশ গণনা করা হয় দশমিক দক্ষতাকে 100 দ্বারা গুণিত করে:
\text{দক্ষতা (%)} = E \times 100\%
স্ট্যান্ডার্ড কার্ভটি Ct মানগুলিকে (y-অক্ষ) প্রাথমিক টেমপ্লেট কনসেনট্রেশন বা ডাইলিউশন ফ্যাক্টরের লগারিদমের বিরুদ্ধে চিত্রিত করে তৈরি হয় (x-অক্ষ)। এই ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কটি লিনিয়ার হওয়া উচিত এবং এই লিনিয়ার সম্পর্কের গুণমান নির্ধারণ করা হয় সিদ্ধান্তের সহগ (R²) ব্যবহার করে।
বিশ্বাসযোগ্য কিউপিসিআর দক্ষতা গণনার জন্য:
ডেটা প্রস্তুতি: ক্যালকুলেটর আপনার Ct মানগুলি প্রতিটি ডাইলিউশন পয়েন্টের জন্য এবং ডাইলিউশন ফ্যাক্টরকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে।
লগ রূপান্তর: ডাইলিউশন সিরিজটি লগারিদমিক স্কেলে রূপান্তরিত হয় (লগ বেস 10)।
লিনিয়ার রিগ্রেশন: ক্যালকুলেটর লগ-রূপান্তরিত ডেটার উপর লিনিয়ার রিগ্রেশন বিশ্লেষণ পরিচালনা করে ঢাল, y-অক্ষাংশ, এবং R² মান নির্ধারণ করতে।
দক্ষতা গণনা: ঢাল মান ব্যবহার করে, দক্ষতা গণনা করা হয় সূত্র E = 10^(-1/slope) - 1 ব্যবহার করে।
ফলাফল ব্যাখ্যা: ক্যালকুলেটর দক্ষতাকে শতাংশ হিসাবে প্রদর্শন করে, পাশাপাশি ঢাল এবং R² মান আপনাকে আপনার কিউপিসিআর পরীক্ষার নির্ভরযোগ্যতা মূল্যায়ন করতে সহায়তা করে।
আপনার কিউপিসিআর দক্ষতা গণনা করতে এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:
ডাইলিউশনের সংখ্যা সেট করুন: আপনার স্ট্যান্ডার্ড কার্ভে আপনার কাছে কতটি ডাইলিউশন পয়েন্ট রয়েছে তা নির্বাচন করুন (3-7 পয়েন্টের মধ্যে সুপারিশ করা হয়)।
ডাইলিউশন ফ্যাক্টর প্রবেশ করান: পরপর নমুনাগুলির মধ্যে ব্যবহৃত ডাইলিউশন ফ্যাক্টর ইনপুট করুন (যেমন, 10 একটি 10-গুণ ডাইলিউশন সিরিজের জন্য, 5 একটি 5-গুণ ডাইলিউশন সিরিজের জন্য)।
Ct মানগুলি ইনপুট করুন: প্রতিটি ডাইলিউশন পয়েন্টের জন্য Ct মানগুলি প্রবেশ করুন। সাধারণত, প্রথম ডাইলিউশন (ডাইলিউশন 1) টেমপ্লেটের সর্বোচ্চ কনসেনট্রেশন ধারণ করে, যা সর্বনিম্ন Ct মান উৎপন্ন করে।
ফলাফল দেখুন: ক্যালকুলেটর স্বয়ংক্রিয়ভাবে গণনা করবে এবং প্রদর্শন করবে:
ফলাফল ব্যাখ্যা করুন: মূল্যায়ন করুন যে আপনার কিউপিসিআর দক্ষতা গ্রহণযোগ্য পরিসরে (90-110%) পড়ে এবং R² মান নির্ভরযোগ্য স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ নির্দেশ করে (≥ 0.98)।
ফলাফল কপি করুন: আপনার রেকর্ড বা প্রকাশনার জন্য সমস্ত গণনা করা মান কপি করতে "ফলাফল কপি করুন" বোতামটি ব্যবহার করুন।
চলুন একটি উদাহরণ মাধ্যমে যাই:
যখন একটি স্ট্যান্ডার্ড কার্ভে চিত্রিত করা হয়:
ক্যালকুলেটর লিনিয়ার রিগ্রেশন পরিচালনা করবে এবং নির্ধারণ করবে:
দক্ষতা সূত্র ব্যবহার করে:
এটি 93% এর একটি ভাল কিউপিসিআর দক্ষতা নির্দেশ করে, যা গ্রহণযোগ্য পরিসরে (90-110%) পড়ে।
একটি নতুন প্রাইমার জোড় ব্যবহার করার আগে পরিমাণগত পরীক্ষার জন্য, এর কার্যকারিতা যাচাই করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কিউপিসিআর দক্ষতা গণনা করতে সহায়তা করে:
নতুন কিউপিসিআর পরীক্ষার উন্নয়নের সময়, দক্ষতা গণনা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ:
আপেক্ষিক পরিমাণগত পরীক্ষায়, পিসিআর দক্ষতা জানা গুরুত্বপূর্ণ:
ক্লিনিকাল এবং নির্ণায়ক সেটিংসে, কিউপিসিআর দক্ষতা গুরুত্বপূর্ণ:
পরিবেশ এবং খাদ্য নিরাপত্তা অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য, দক্ষতা গণনা সহায়তা করে:
যদিও স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ পদ্ধতি কিউপিসিআর দক্ষতা গণনার জন্য সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি, কিছু বিকল্প পদ্ধতি রয়েছে:
এই পদ্ধতি একটি একক অ্যাম্প্লিফিকেশন কার্ভের ফ্লুরোসেন্স ডেটা থেকে দক্ষতা গণনা করে, সম্পূর্ণ ডাইলিউশন সিরিজের প্রয়োজন ছাড়াই। সফ্টওয়্যার যেমন LinRegPCR পৃথক প্রতিক্রিয়াগুলির এক্সপোনেনশিয়াল পর্যায় বিশ্লেষণ করে দক্ষতা নির্ধারণ করে।
সুবিধা:
অসুবিধা:
ডিজিটাল পিসিআর (dPCR) স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ বা দক্ষতা গণনা ছাড়াই অ্যাবসলিউট কুইন্টিফিকেশন প্রদান করে।
সুবিধা:
অসুবিধা:
কিছু কিউপিসিআর বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার তুলনামূলক কুইন্টিফিকেশন পদ্ধতি অফার করে যা সম্পূর্ণ স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ ছাড়াই দক্ষতা নিরEstimate করে।
সুবিধা:
অসুবিধা:
কিউপিসিআর এবং দক্ষতা গণনার উন্নয়ন গত কয়েক দশকে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়েছে:
পলিমারেজ চেইন রিঅ্যাকশন (পিসিআর) 1983 সালে ক্যারি মুলিস দ্বারা আবিষ্কৃত হয়, যা মলিকুলার বায়োলজিতে বিপ্লব ঘটায়। তবে, ঐতিহ্যবাহী পিসিআর কেবল গুণগত বা অর্ধ-পরিমাণগত ছিল। 1990-এর দশকের শুরুতে রুসেল হিগুচি এবং তার সহকর্মীদের দ্বারা প্রথম রিয়েল-টাইম পিসিআর সিস্টেমটি উন্নত করা হয়, যারা প্রদর্শন করে যে পিসিআর পণ্যগুলি যেমন সঞ্চিত হয় (এথিডিয়াম ব্রোমাইড ফ্লুরোসেন্স ব্যবহার করে) তা পরিমাণগত তথ্য প্রদান করতে পারে।
যখন কিউপিসিআর প্রযুক্তি উন্নত হয়, গবেষকরা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন এবং বৈধতার গুরুত্ব বুঝতে পারেন। পিসিআর দক্ষতার ধারণাটি নির্ভরযোগ্য পরিমাণের জন্য কেন্দ্রীয় হয়ে ওঠে:
এই ক্ষেত্রটি চলতে থাকে:
আজ, কিউপিসিআর দক্ষতা গণনা এবং রিপোর্ট করা নির্ভরযোগ্য কিউপিসিআর ডেটা প্রকাশের জন্য অপরিহার্য বলে মনে করা হয়, এবং এই ক্যালকুলেটরগুলি গবেষকদের ক্ষেত্রের সেরা অনুশীলনগুলি মেনে চলতে সহায়তা করে।
1' ঢাল থেকে কিউপিসিআর দক্ষতা গণনার জন্য এক্সেল সূত্র
2' যদি ঢাল A2 সেলে থাকে তবে B2 সেলে রাখুন
3=10^(-1/A2)-1
4
5' দক্ষতাকে শতাংশে রূপান্তর করার জন্য এক্সেল সূত্র
6' যদি দক্ষতা দশমিক B2 সেলে থাকে তবে C2 সেলে রাখুন
7=B2*100
8
9' Ct মান এবং ডাইলিউশন ফ্যাক্টর থেকে দক্ষতা গণনা করার জন্য ফাংশন
10Function qPCR_Efficiency(CtValues As Range, DilutionFactor As Double) As Double
11 Dim i As Integer
12 Dim n As Integer
13 Dim sumX As Double, sumY As Double, sumXY As Double, sumXX As Double
14 Dim logDilution As Double, slope As Double
15
16 n = CtValues.Count
17
18 ' লিনিয়ার রিগ্রেশন গণনা
19 For i = 1 To n
20 logDilution = (i - 1) * WorksheetFunction.Log10(DilutionFactor)
21 sumX = sumX + logDilution
22 sumY = sumY + CtValues(i)
23 sumXY = sumXY + (logDilution * CtValues(i))
24 sumXX = sumXX + (logDilution * logDilution)
25 Next i
26
27 ' ঢাল গণনা
28 slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX)
29
30 ' দক্ষতা গণনা
31 qPCR_Efficiency = (10 ^ (-1 / slope) - 1) * 100
32End Function
331# Ct মান এবং ডাইলিউশন ফ্যাক্টর থেকে কিউপিসিআর দক্ষতা গণনা করার জন্য আর ফাংশন
2calculate_qpcr_efficiency <- function(ct_values, dilution_factor) {
3 # লগ ডাইলিউশন মান তৈরি করুন
4 log_dilutions <- log10(dilution_factor) * seq(0, length(ct_values) - 1)
5
6 # লিনিয়ার রিগ্রেশন পরিচালনা করুন
7 model <- lm(ct_values ~ log_dilutions)
8
9 # ঢাল এবং R-বর্গ বের করুন
10 slope <- coef(model)[2]
11 r_squared <- summary(model)$r.squared
12
13 # দক্ষতা গণনা
14 efficiency <- (10^(-1/slope) - 1) * 100
15
16 # ফলাফল ফেরত দিন
17 return(list(
18 efficiency = efficiency,
19 slope = slope,
20 r_squared = r_squared,
21 intercept = coef(model)[1]
22 ))
23}
24
25# উদাহরণ ব্যবহার
26ct_values <- c(15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0)
27dilution_factor <- 10
28results <- calculate_qpcr_efficiency(ct_values, dilution_factor)
29cat(sprintf("দক্ষতা: %.2f%%\n", results$efficiency))
30cat(sprintf("ঢাল: %.4f\n", results$slope))
31cat(sprintf("R-বর্গ: %.4f\n", results$r_squared))
321import numpy as np
2from scipy import stats
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5def calculate_qpcr_efficiency(ct_values, dilution_factor):
6 """
7 Ct মান এবং ডাইলিউশন ফ্যাক্টর থেকে কিউপিসিআর দক্ষতা গণনা করুন।
8
9 প্যারামিটার:
10 ct_values (list): Ct মানগুলির তালিকা
11 dilution_factor (float): পরপর নমুনাগুলির মধ্যে ডাইলিউশন ফ্যাক্টর
12
13 ফেরত:
14 dict: দক্ষতা, ঢাল, r_squared এবং intercept ধারণকারী একটি ডিকশনারি
15 """
16 # লগ ডাইলিউশন মান তৈরি করুন
17 log_dilutions = np.log10(dilution_factor) * np.arange(len(ct_values))
18
19 # লিনিয়ার রিগ্রেশন পরিচালনা করুন
20 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(log_dilutions, ct_values)
21
22 # দক্ষতা গণনা করুন
23 efficiency = (10 ** (-1 / slope) - 1) * 100
24 r_squared = r_value ** 2
25
26 return {
27 'efficiency': efficiency,
28 'slope': slope,
29 'r_squared': r_squared,
30 'intercept': intercept
31 }
32
33def plot_standard_curve(ct_values, dilution_factor, results):
34 """
35 রিগ্রেশন লাইনের সাথে স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ চিত্রিত করুন।
36 """
37 log_dilutions = np.log10(dilution_factor) * np.arange(len(ct_values))
38
39 plt.figure(figsize=(10, 6))
40 plt.scatter(log_dilutions, ct_values, color='blue', s=50)
41
42 # রিগ্রেশন লাইনের জন্য পয়েন্ট তৈরি করুন
43 x_line = np.linspace(min(log_dilutions) - 0.5, max(log_dilutions) + 0.5, 100)
44 y_line = results['slope'] * x_line + results['intercept']
45 plt.plot(x_line, y_line, 'r-', linewidth=2)
46
47 plt.xlabel('লগ ডাইলিউশন')
48 plt.ylabel('Ct মান')
49 plt.title('কিউপিসিআর স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ')
50
51 # চিত্রে সমীকরণ এবং R² যোগ করুন
52 equation = f"y = {results['slope']:.4f}x + {results['intercept']:.4f}"
53 r_squared = f"R² = {results['r_squared']:.4f}"
54 efficiency = f"দক্ষতা = {results['efficiency']:.2f}%"
55
56 plt.annotate(equation, xy=(0.05, 0.95), xycoords='axes fraction')
57 plt.annotate(r_squared, xy=(0.05, 0.90), xycoords='axes fraction')
58 plt.annotate(efficiency, xy=(0.05, 0.85), xycoords='axes fraction')
59
60 plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
61 plt.tight_layout()
62 plt.show()
63
64# উদাহরণ ব্যবহার
65ct_values = [15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0]
66dilution_factor = 10
67results = calculate_qpcr_efficiency(ct_values, dilution_factor)
68
69print(f"দক্ষতা: {results['efficiency']:.2f}%")
70print(f"ঢাল: {results['slope']:.4f}")
71print(f"R-বর্গ: {results['r_squared']:.4f}")
72print(f"অন্তরায়: {results['intercept']:.4f}")
73
74# স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ চিত্রিত করুন
75plot_standard_curve(ct_values, dilution_factor, results)
761/**
2 * Ct মান এবং ডাইলিউশন ফ্যাক্টর থেকে কিউপিসিআর দক্ষতা গণনা করুন
3 * @param {Array<number>} ctValues - Ct মানগুলির অ্যারে
4 * @param {number} dilutionFactor - পরপর নমুনাগুলির মধ্যে ডাইলিউশন ফ্যাক্টর
5 * @returns {Object} দক্ষতা, ঢাল, rSquared, এবং intercept ধারণকারী অবজেক্ট
6 */
7function calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor) {
8 // লগ ডাইলিউশন মান তৈরি করুন
9 const logDilutions = ctValues.map((_, index) => index * Math.log10(dilutionFactor));
10
11 // লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য গুণফল গণনা করুন
12 const n = ctValues.length;
13 let sumX = 0, sumY = 0, sumXY = 0, sumXX = 0, sumYY = 0;
14
15 for (let i = 0; i < n; i++) {
16 sumX += logDilutions[i];
17 sumY += ctValues[i];
18 sumXY += logDilutions[i] * ctValues[i];
19 sumXX += logDilutions[i] * logDilutions[i];
20 sumYY += ctValues[i] * ctValues[i];
21 }
22
23 // ঢাল এবং অন্তরায় গণনা করুন
24 const slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX);
25 const intercept = (sumY - slope * sumX) / n;
26
27 // R-বর্গ গণনা করুন
28 const yMean = sumY / n;
29 let totalVariation = 0;
30 let explainedVariation = 0;
31
32 for (let i = 0; i < n; i++) {
33 const yPredicted = slope * logDilutions[i] + intercept;
34 totalVariation += Math.pow(ctValues[i] - yMean, 2);
35 explainedVariation += Math.pow(yPredicted - yMean, 2);
36 }
37
38 const rSquared = explainedVariation / totalVariation;
39
40 // দক্ষতা গণনা করুন
41 const efficiency = (Math.pow(10, -1 / slope) - 1) * 100;
42
43 return {
44 efficiency,
45 slope,
46 rSquared,
47 intercept
48 };
49}
50
51// উদাহরণ ব্যবহার
52const ctValues = [15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0];
53const dilutionFactor = 10;
54const results = calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor);
55
56console.log(`দক্ষতা: ${results.efficiency.toFixed(2)}%`);
57console.log(`ঢাল: ${results.slope.toFixed(4)}`);
58console.log(`R-বর্গ: ${results.rSquared.toFixed(4)}`);
59console.log(`অন্তরায়: ${results.intercept.toFixed(4)}`);
60একটি ভাল কিউপিসিআর দক্ষতা সাধারণত 90% থেকে 110% (0.9-1.1) এর মধ্যে পড়ে। 100% দক্ষতা প্রতিটি চক্রের সাথে পিসিআর পণ্যের নিখুঁত দ্বিগুণকে নির্দেশ করে। এই পরিসরের বাইরে দক্ষতা থাকতে পারে যা প্রাইমার ডিজাইন, প্রতিক্রিয়া শর্ত, বা ইনহিবিটরের উপস্থিতির সাথে সম্পর্কিত সমস্যা নির্দেশ করে।
100% এর বেশি দক্ষতা হতে পারে কারণ:
একটি নিম্ন R² মান (0.98 এর নিচে) আপনার স্ট্যান্ডার্ড কার্ভে দুর্বল লিনিয়ারিটি নির্দেশ করে, যা হতে পারে:
বিশ্বাসযোগ্য দক্ষতা গণনার জন্য, 3 টি ডাইলিউশন পয়েন্টের একটি ন্যূনতম প্রয়োজন, তবে 5-6 পয়েন্টের সুপারিশ করা হয় আরও সঠিক ফলাফলের জন্য। এই পয়েন্টগুলি আপনার পরীক্ষামূলক নমুনার প্রত্যাশিত টেমপ্লেট কনসেনট্রেশনের সম্পূর্ণ গতিশীল পরিসীমা জুড়ে থাকা উচিত।
ΔΔCt পদ্ধতি ব্যবহার করে আপেক্ষিক পরিমাণ গণনায়, লক্ষ্য এবং রেফারেন্স জিনগুলির মধ্যে সমান দক্ষতা (আদর্শভাবে 100%) থাকার অনুমান করা হয়। যখন দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা হয়:
না, প্রতিটি প্রাইমার জোড়ের জন্য দক্ষতা নির্ধারণ করা উচিত এবং পুনরায় বৈধতা দেওয়া উচিত:
পিসিআর ইনহিবিটরগুলি:
শব্দগুলি প্রায়ই একে অপরের জন্য বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয়, তবে:
কিউপিসিআর দক্ষতা উন্নত করতে:
বিশেষভাবে ভিন্ন দক্ষতা সহ নমুনাগুলি তুলনা করা সুপারিশ করা হয় না কারণ:
Bustin SA, Benes V, Garson JA, et al. The MIQE guidelines: minimum information for publication of quantitative real-time PCR experiments. Clin Chem. 2009;55(4):611-622. doi:10.1373/clinchem.2008.112797
Pfaffl MW. A new mathematical model for relative quantification in real-time RT-PCR. Nucleic Acids Res. 2001;29(9):e45. doi:10.1093/nar/29.9.e45
Svec D, Tichopad A, Novosadova V, Pfaffl MW, Kubista M. How good is a PCR efficiency estimate: Recommendations for precise and robust qPCR efficiency assessments. Biomol Detect Quantif. 2015;3:9-16. doi:10.1016/j.bdq.2015.01.005
Taylor SC, Nadeau K, Abbasi M, Lachance C, Nguyen M, Fenrich J. The Ultimate qPCR Experiment: Producing Publication Quality, Reproducible Data the First Time. Trends Biotechnol. 2019;37(7):761-774. doi:10.1016/j.tibtech.2018.12.002
Ruijter JM, Ramakers C, Hoogaars WM, et al. Amplification efficiency: linking baseline and bias in the analysis of quantitative PCR data. Nucleic Acids Res. 2009;37(6):e45. doi:10.1093/nar/gkp045
Higuchi R, Fockler C, Dollinger G, Watson R. Kinetic PCR analysis: real-time monitoring of DNA amplification reactions. Biotechnology (N Y). 1993;11(9):1026-1030. doi:10.1038/nbt0993-1026
Bio-Rad Laboratories. Real-Time PCR Applications Guide. https://www.bio-rad.com/webroot/web/pdf/lsr/literature/Bulletin_5279.pdf
Thermo Fisher Scientific. Real-Time PCR Handbook. https://www.thermofisher.com/content/dam/LifeTech/global/Forms/PDF/real-time-pcr-handbook.pdf
আমাদের কিউপিসিআর দক্ষতা ক্যালকুলেটর গবেষকদের জন্য একটি সহজ কিন্তু শক্তিশালী টুল প্রদান করে যাতে তারা তাদের পরিমাণগত পিসিআর পরীক্ষাগুলি বৈধতা এবং অপ্টিমাইজ করতে পারে। স্ট্যান্ডার্ড কার্ভ থেকে দক্ষতা সঠিকভাবে গণনা করে, আপনি নির্ভরযোগ্য পরিমাণ নিশ্চিত করতে, সমস্যাযুক্ত পরীক্ষাগুলি সমাধান করতে এবং কিউপিসিআর পরীক্ষায় সেরা অনুশীলনগুলি মেনে চলতে পারেন।
আজই আমাদের ক্যালকুলেটরটি ব্যবহার করুন আপনার কিউপিসিআর ডেটার গুণমান এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে!
আপনার কাজে দরকারী হতে পারে আরো টুল খুঁজে বের করুন