Whiz Tools

Build • Create • Innovate

Калкулатор за ефективност на qPCR: Анализ на стандартни криви и амплификация

Изчислете ефективността на PCR от стойности Ct и фактори на разреждане. Анализирайте стандартни криви, определете ефективността на амплификацията и валидирайте вашите количествени PCR експерименти.

Калкулатор за ефективност на qPCR

Входни параметри

Брой разреждания

Фактор на разреждане

Ct стойности

Разреждане 1

Стойността трябва да бъде положителна

Разреждане 2

Стойността трябва да бъде положителна

Разреждане 3

Стойността трябва да бъде положителна

Разреждане 4

Стойността трябва да бъде положителна

Разреждане 5

Стойността трябва да бъде положителна

Резултати

All Ct values must be positive

Моля, въведете валидни данни, за да видите резултатите.

Стандартна крива

Въведете валидни данни, за да генерирате графика

Информация

Ефективността на qPCR е мярка за това колко добре работи PCR реакцията. Ефективност от 100% означава, че количеството на PCR продукта се удвоява с всеки цикъл по време на експоненциалната фаза.

Ефективността се изчислява от наклона на стандартната крива, която се получава чрез начертаване на Ct стойностите срещу логаритъма на началната концентрация на шаблона (серия от разреждания).

Ефективността (E) се изчислява с формулата:

E = 10^(-1/slope) - 1

📚

Документация

qPCR Ефективност Калькулатор: Оптимизирайте Вашите Квантитативни PCR Експерименти

Въведение в qPCR Ефективността

Квантитативната полимеразна верижна реакция (qPCR) ефективността е критичен параметър, който пряко влияе на точността и надеждността на вашите qPCR експерименти. qPCR ефективност калькулаторът помага на изследователите да определят колко ефективно PCR реакциите усилват целевите ДНК последователности с всеки термален цикъл. Идеалните qPCR реакции трябва да имат ефективност между 90-110%, което показва, че количеството PCR продукт приблизително се удвоява с всеки цикъл по време на експоненциалната фаза.

Лошата amplificare ефективност може да доведе до неточна количествена оценка, ненадеждни резултати и погрешни експериментални заключения. Чрез изчисляване и наблюдение на вашата qPCR ефективност, можете да оптимизирате условията на реакцията, да валидирате дизайните на праймерите и да осигурите качеството на вашите количествени PCR данни.

Този калькулатор използва метода на стандартната крива, който чертае стойностите на цикловия праг (Ct) срещу логаритъма на концентрацията на шаблона (представен от серийни разреждания), за да определи ефективността на вашия qPCR тест. Полученият наклон на тази стандартна крива след това се използва за изчисляване на amplificare ефективността с помощта на проста математическа формула.

qPCR Ефективност Формула и Изчисление

Ефективността на qPCR реакцията се изчислява от наклона на стандартната крива, използвайки следната формула:

$E = 10^{(-1/slope)} - 1$

Където:

E е ефективността (изразена като десетично число)
Наклон е наклона на стандартната крива (чертеж на Ct стойности спрямо лог разреждане)

За идеална PCR реакция с 100% ефективност (перфектно удвояване на ампликоните с всеки цикъл), наклонът би бил -3.32. Това е защото:

$10^{(-1/-3.32)} - 1 = 10^{0.301} - 1 = 2 - 1 = 1.0 \text{ (или 100%)}$

Процентът на ефективността се изчислява, като се умножи десетичната ефективност по 100:

$\text{Ефективност (%)} = E \times 100\%$

Разбиране на Стандартната Крива

Стандартната крива се създава, като се чертаят стойностите на Ct (y-ос) срещу логаритъма на началната концентрация на шаблона или разреждане (x-ос). Връзката между тези променливи трябва да бъде линейна, а качеството на тази линейна връзка се оценява с помощта на коефициента на детерминация (R²).

За надеждни изчисления на qPCR ефективността:

R² стойността трябва да бъде ≥ 0.98
Наклонът обикновено трябва да бъде между -3.1 и -3.6
Трябва да се използват поне 3-5 точки на разреждане за създаване на стандартната крива

Стъпка по Стъпка Процес на Изчисление

Подготовка на данните: Калькулаторът приема вашите Ct стойности за всяка точка на разреждане и разреждането като входни данни.
Логаритмична трансформация: Серията на разреждане се трансформира в логаритмична скала (логаритъм на база 10).
Линейна регресия: Калькулаторът извършва линейна регресионен анализ на логаритмичните данни, за да определи наклона, y-пресечната точка и R² стойността.
Изчисление на ефективността: Използвайки стойността на наклона, ефективността се изчислява с формулата E = 10^(-1/slope) - 1.
Интерпретация на резултатите: Калькулаторът показва ефективността като процент, заедно с наклона и R² стойността, за да ви помогне да оцените надеждността на вашия qPCR тест.

Как да Използвате qPCR Ефективност Калькулатора

Следвайте тези стъпки, за да изчислите вашата qPCR ефективност:

Настройте броя на разрежданията: Изберете колко точки на разреждане имате в стандартната крива (препоръчват се между 3-7 точки).
Въведете разреждането: Въведете разреждането, използвано между последователните проби (например, 10 за 10-кратно разреждане, 5 за 5-кратно разреждане).
Въведете Ct стойности: Въведете Ct стойностите за всяка точка на разреждане. Обикновено, първото разреждане (Разреждане 1) съдържа най-високата концентрация на шаблон, което води до най-ниската Ct стойност.
Прегледайте резултатите: Калькулаторът автоматично ще изчисли и покаже:
- PCR ефективност (%)
- Наклон на стандартната крива
- Y-пресечна точка
- R² стойност (коефициент на детерминация)
- Визуално представяне на стандартната крива
Интерпретирайте резултатите: Оценете дали вашата qPCR ефективност попада в приемливия диапазон (90-110%) и дали R² стойността показва надеждна стандартна крива (≥ 0.98).
Копирайте резултатите: Използвайте бутона "Копирай резултати", за да копирате всички изчислени стойности за вашите записи или публикации.

Примерно Изчисление

Нека преминем през пример:

Разреждане: 10 (10-кратно серийно разреждане)
Брой разреждания: 5
Ct стойности:
- Разреждане 1 (най-висока концентрация): 15.0
- Разреждане 2: 18.5
- Разреждане 3: 22.0
- Разреждане 4: 25.5
- Разреждане 5 (най-ниска концентрация): 29.0

Когато се начертае на стандартна крива:

x-ос представлява лог(разреждане): 0, 1, 2, 3, 4
y-ос представлява Ct стойности: 15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0

Калькулаторът ще извърши линейна регресия и ще определи:

Наклон: -3.5
Y-пресечна точка: 15.0
R²: 1.0 (перфектна линейна връзка в този пример)

Използвайки формулата за ефективността: $E = 10^{(-1/-3.5)} - 1 = 10^{0.286} - 1 = 0.93 \text{ или } 93\%$

Това показва добра qPCR ефективност от 93%, което попада в приемливия диапазон от 90-110%.

Приложения за Изчисления на qPCR Ефективност

1. Валидация и Оптимизация на Праймери

Преди да използвате нова двойка праймери за количествени експерименти, е важно да валидирате тяхната производителност. Изчисляването на qPCR ефективността помага:

Оценка на специфичността и производителността на праймерите
Оптимизиране на концентрациите на праймерите
Определяне на оптималната температура на анелация
Валидиране на двойки праймери при различни концентрации на шаблона

2. Разработка и Валидация на Тестове

Когато разработвате нови qPCR тестове, изчисленията на ефективността са критични за:

Осигуряване на надеждна количествена оценка в целия динамичен диапазон
Валидиране на долната граница на откритие
Потвърждаване на възпроизводимостта на теста
Сравняване на различни методи за откритие (SYBR Green срещу TaqMan проби)

3. Изследвания на Генна Експресия

В експерименти за относителна количествена оценка, познаването на PCR ефективността е съществено за:

Прилагане на подходящи модели за количествена оценка (ΔΔCt срещу модели, коригирани за ефективност)
Нормализиране на целевите гени спрямо референтните гени с различни ефективности
Осигуряване на точни изчисления на промените в проценти
Валидиране на резултати при различни експериментални условия

4. Диагностични и Клинични Приложения

В клинични и диагностични условия, qPCR ефективността е важна за:

Валидиране на диагностични тестове преди клинична реализация
Осигуряване на последователна производителност при различни типове проби
Спазване на регулаторни изисквания за валидиране на тестове
Наблюдение на качествения контрол в рутинното тестване

5. Приложения в Околната Среда и Хранителната Безопасност

За приложения в околната среда и безопасността на храните, изчисленията на ефективността помагат:

Валидиране на методи за откритие на патогени или ГМО
Осигуряване на последователна производителност в сложни матрици на пробите
Определяне на границите на откритие в предизвикателни проби
Спазване на стандарти и регулации за тестване

Алтернативи на Метод на Стандартната Крива

Въпреки че методът на стандартната крива е най-често срещаният подход за изчисляване на qPCR ефективността, съществуват алтернативни методи:

1. Анализ на Ефективността на Едно Ампликон

Този метод изчислява ефективността от флуоресцентните данни на една амплификационна крива, без да изисква серия от разреждания. Софтуер като LinRegPCR анализира експоненциалната фаза на индивидуалните реакции, за да определи ефективността.

Предимства:

Няма нужда от серия от разреждания
Може да изчисли ефективността за всяка индивидуална реакция
Полезно, когато материалът за пробата е ограничен

Недостатъци:

Може да бъде по-малко точен от метода на стандартната крива
Изисква специализиран софтуер за анализ
По-чувствителен към проблеми с фоновата флуоресценция

2. Абсолютна Квантфикация с Цифров PCR

Цифровият PCR (dPCR) предоставя абсолютна количествена оценка без необходимост от стандартна крива или изчисления на ефективността.

Предимства:

Няма нужда от изчисления на ефективността
По-висока прецизност за целеви с ниска концентрация
По-малко засегнат от инхибитори

Недостатъци:

Изисква специализирано оборудване
По-висока цена на проба
Ограничен динамичен диапазон в сравнение с qPCR

3. Методите за Сравнителна Квантфикация

Някои софтуерни програми за анализ на qPCR предлагат методи за сравнителна количествена оценка, които оценяват ефективността без пълна стандартна крива.

Предимства:

Изисква по-малко проби от пълна стандартна крива
Може да бъде извършена заедно с експерименталните проби
Полезно за рутинен анализ

Недостатъци:

Може да бъде по-малко точно от пълна стандартна крива
Ограничена валидност на линейния динамичен диапазон
Може да не открие проблеми с инхибицията

История на qPCR и Изчисленията на Ефективността

Развитието на qPCR и изчисленията на ефективността значително е еволюирало през последните няколко десетилетия:

Ранно Развитие (1980-те-1990-те)

Полимеразната верижна реакция (PCR) беше изобретена от Кари Мулис през 1983 г., революционизирайки молекулярната биология. Въпреки това, традиционната PCR беше само качествена или полуквантитативна. Първата система за реално време PCR беше разработена в началото на 90-те години от Ръсел Хигучи и колегите му, които демонстрираха, че мониторингът на PCR продуктите, докато те се натрупват (с помощта на флуоресценция на етидий бромид), може да предостави количествена информация.

Установяване на Стандартите за qPCR (1990-те-2000-те)

С напредването на технологията qPCR, изследователите осъзнаха важността на стандартизацията и валидирането. Концепцията за PCR ефективност стана централна за надеждната количествена оценка:

През 1998 г. Пфафл въведе модели за количествена оценка, коригирани за ефективност
Методът на стандартната крива за изчисляване на ефективността стана широко приет
Търговски qPCR системи с подобрени методи за откритие се появиха

Съвременни Развития (2000-те-Настояще)

Областта продължава да еволюира с:

Публикация на ръководствата MIQE (Минимална информация за публикуване на експерименти с количествено реално време PCR) през 2009 г., подчертаваща важността на отчитането на PCR ефективността
Разработка на напреднал софтуер за анализ на изчисленията на ефективността
Интеграция на изчисленията на ефективността в qPCR инструменти и софтуер
Поява на цифров PCR като допълнителна технология

Днес изчисляването и отчитането на qPCR ефективността се счита за съществено за публикуването на надеждни qPCR данни, а инструменти като този калькулатор помагат на изследователите да спазват най-добрите практики в областта.

Кодови Примери за Изчисляване на qPCR Ефективността

Excel

1' Excel формула за изчисляване на qPCR ефективността от наклона
2' Поставете в клетка B2, ако наклонът е в клетка A2
3=10^(-1/A2)-1
4
5' Excel формула за конвертиране на ефективността в процент
6' Поставете в клетка C2, ако десетичната ефективност е в клетка B2
7=B2*100
8
9' Функция за изчисляване на ефективността от Ct стойности и разреждане
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    ' Изчисляване на линейна регресия
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    ' Изчисляване на наклона
28    slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX)
29    
30    ' Изчисляване на ефективността
31    qPCR_Efficiency = (10 ^ (-1 / slope) - 1) * 100
32End Function
33

R

1# R функция за изчисляване на qPCR ефективността от Ct стойности и разреждане
2calculate_qpcr_efficiency <- function(ct_values, dilution_factor) {
3  # Създаване на лог разреждане
4  log_dilutions <- log10(dilution_factor) * seq(0, length(ct_values) - 1)
5  
6  # Извършване на линейна регресия
7  model <- lm(ct_values ~ log_dilutions)
8  
9  # Извличане на наклона и R-квадрат
10  slope <- coef(model)[2]
11  r_squared <- summary(model)$r.squared
12  
13  # Изчисляване на ефективността
14  efficiency <- (10^(-1/slope) - 1) * 100
15  
16  # Връщане на резултатите
17  return(list(
18    efficiency = efficiency,
19    slope = slope,
20    r_squared = r_squared,
21    intercept = coef(model)[1]
22  ))
23}
24
25# Примерна употреба
26ct_values <- c(15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0)
27dilution_factor <- 10
28results <- calculate_qpcr_efficiency(ct_values, dilution_factor)
29cat(sprintf("Ефективност: %.2f%%\n", results$efficiency))
30cat(sprintf("Наклон: %.4f\n", results$slope))
31cat(sprintf("R-квадрат: %.4f\n", results$r_squared))
32

Python

1import numpy as np
2from scipy import stats
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5def calculate_qpcr_efficiency(ct_values, dilution_factor):
6    """
7    Изчисляване на qPCR ефективността от Ct стойности и разреждане.
8    
9    Параметри:
10    ct_values (list): Списък на Ct стойности
11    dilution_factor (float): Разреждане между последователните проби
12    
13    Връща:
14    dict: Речник, съдържащ ефективност, наклон, r_squared и y-пресечна точка
15    """
16    # Създаване на лог разреждане
17    log_dilutions = np.log10(dilution_factor) * np.arange(len(ct_values))
18    
19    # Извършване на линейна регресия
20    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(log_dilutions, ct_values)
21    
22    # Изчисляване на ефективността
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    Начертаване на стандартната крива с регресионна линия.
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    # Генериране на точки за регресионната линия
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('Лог Разреждане')
48    plt.ylabel('Ct Стойност')
49    plt.title('qPCR Стандартна Крива')
50    
51    # Добавяне на уравнение и R² към графиката
52    equation = f"y = {results['slope']:.4f}x + {results['intercept']:.4f}"
53    r_squared = f"R² = {results['r_squared']:.4f}"
54    efficiency = f"Ефективност = {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# Примерна употреба
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"Ефективност: {results['efficiency']:.2f}%")
70print(f"Наклон: {results['slope']:.4f}")
71print(f"R-квадрат: {results['r_squared']:.4f}")
72print(f"Y-пресечна точка: {results['intercept']:.4f}")
73
74# Начертаване на стандартната крива
75plot_standard_curve(ct_values, dilution_factor, results)
76

JavaScript

1/**
2 * Изчисляване на qPCR ефективността от Ct стойности и разреждане
3 * @param {Array<number>} ctValues - Масив от Ct стойности
4 * @param {number} dilutionFactor - Разреждане между последователните проби
5 * @returns {Object} Обект, съдържащ ефективност, наклон, rSquared и y-пресечна точка
6 */
7function calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor) {
8  // Създаване на лог разреждане
9  const logDilutions = ctValues.map((_, index) => index * Math.log10(dilutionFactor));
10  
11  // Изчисляване на средни стойности за линейна регресия
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  // Изчисляване на наклона и y-пресечната точка
24  const slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX);
25  const intercept = (sumY - slope * sumX) / n;
26  
27  // Изчисляване на R-квадрат
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  // Изчисляване на ефективността
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// Примерна употреба
52const ctValues = [15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0];
53const dilutionFactor = 10;
54const results = calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor);
55
56console.log(`Ефективност: ${results.efficiency.toFixed(2)}%`);
57console.log(`Наклон: ${results.slope.toFixed(4)}`);
58console.log(`R-квадрат: ${results.rSquared.toFixed(4)}`);
59console.log(`Y-пресечна точка: ${results.intercept.toFixed(4)}`);
60

Често Задавани Въпроси (FAQ)

Каква е добра qPCR ефективност?

Добрата qPCR ефективност обикновено попада между 90% и 110% (0.9-1.1). Ефективността от 100% представлява перфектно удвояване на PCR продукта с всеки цикъл. Ефективности извън този диапазон могат да показват проблеми с дизайна на праймерите, условията на реакцията или наличието на инхибитори.

Защо моята qPCR ефективност е по-голяма от 100%?

Ефективности над 100% могат да се появят поради:

Грешки при пипетиране в серията от разреждания
Наличието на PCR инхибитори, които влияят на по-високите концентрации повече от по-ниските
Неспецифична амплификация или димеризация на праймерите, допринасящи за сигнала
Проблеми с корекцията на фона в анализа на qPCR

Какво означава ниска R² стойност в моята стандартна крива?

Ниска R² стойност (под 0.98) предполага лоша линейност в стандартната крива, което може да бъде причинено от:

Грешки при пипетиране по време на подготовката на серията от разреждания
Непоследователно усилване в целия диапазон на концентрацията
Достигане на границите на откритие при много ниски или високи концентрации
Инхибиране на PCR, засягащо някои точки на разреждане повече от други
Лоша производителност на праймерите или неспецифична амплификация

Колко точки на разреждане трябва да използвам за изчисляване на qPCR ефективността?

За надеждни изчисления на ефективността е необходим минимум от 3 точки на разреждане, но се препоръчват 5-6 точки за по-точни резултати. Тези точки трябва да обхващат целия динамичен диапазон на очакваните концентрации на шаблона в вашите експериментални проби.

Как ефективността на qPCR влияе на относителните количествени оценки?

В относителната количествена оценка, използваща метода ΔΔCt, се предполага, че целевите и референтните гени имат равни ефективности (идеално 100%). Когато ефективностите значително се различават:

Стандартният метод ΔΔCt може да доведе до значителни количествени грешки
Трябва да се използват модели за количествена оценка, коригирани за ефективност (като метода на Пфафл)
Степента на грешка нараства с по-големи разлики в Ct между пробите

Мога ли да използвам същата стойност на ефективността за всички мои qPCR експерименти?

Не, ефективността трябва да се определи за всяка двойка праймери и трябва да се валидира отново:

Когато се използват нови партиди праймери
Когато се променят условията на реакцията или майсторската смес
Когато се работи с различни типове проби или методи за извличане
Периодично като част от качествения контрол

Как инхибиторите на PCR влияят на изчисленията на ефективността?

PCR инхибиторите могат да:

Намалят общата ефективност
Да повлияят по-сериозно на по-високите концентрации
Да създадат нелинейност в стандартната крива
Да доведат до подценяване на количеството на целта
Да причинят непоследователно усилване в репликатите

Каква е разликата между qPCR ефективност и PCR ефективност?

Термините често се използват взаимозаменяемо, но:

qPCR ефективността конкретно се отнася до ефективността, измерена в реално време количествена PCR
PCR ефективността може да се отнася до общата концепция в която и да е PCR реакция
qPCR ефективността се измерва количествено с помощта на стандартни криви или други методи
Традиционната PCR ефективност често се оценява качествено чрез гел електрофореза

Как мога да подобря qPCR ефективността си?

За да подобрите qPCR ефективността:

Оптимизирайте дизайна на праймерите (дължина 18-22 bp, 50-60% GC съдържание, Tm около 60°C)
Тествайте различни температури на анелация
Оптимизирайте концентрациите на праймерите
Използвайте висококачествена ДНК/РНК шаблон
Помислете за използване на PCR усилватели за трудни шаблони
Осигурете подходяща подготовка на пробите, за да премахнете потенциални инхибитори
Тествайте различни търговски майсторски смеси

Мога ли да сравня проби с различни ефективности?

Не се препоръчва да се сравняват проби с значително различни ефективности, тъй като:

Може да доведе до значителни количествени грешки
Степента на грешка нараства с по-големи разлики в Ct
Ако е неизбежно, трябва да се използват модели за количествена оценка, коригирани за ефективност
Резултатите трябва да се интерпретират с внимание и допълнителна валидизация

Препратки

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

Нашият qPCR Ефективност Калькулатор предоставя прост, но мощен инструмент за изследователите да валидират и оптимизират своите количествени PCR експерименти. Чрез точно изчисляване на ефективността от стандартните криви, можете да осигурите надеждна количествена оценка, да отстраните проблемни тестове и да спазвате най-добрите практики в експериментирането с qPCR.

Опитайте нашия калькулатор днес, за да подобрите качеството и надеждността на вашите qPCR данни!

💬

Обратна връзка

💬

Кликнете върху обратната връзка, за да започнете да давате обратна връзка за този инструмент

🔗

Свързани инструменти

Открийте още инструменти, които може да бъдат полезни за вашия работен процес

Калкулатор за свързване на ДНК за молекулярни клониращи експерименти

Изпробвайте този инструмент

Калкулатор за концентрация на ДНК: Преобразувайте A260 в ng/μL

Изпробвайте този инструмент

Оценка на геномна репликация | Изчислител на брой копия на ДНК

Изпробвайте този инструмент

Калкулатор за гамма разпределение и статистически анализ

Изпробвайте този инструмент

Калкулатор за разреждане на клетки за подготовка на лабораторни проби

Изпробвайте този инструмент

Калкулатор за Шест Сигма: Измерете качеството на вашия процес

Изпробвайте този инструмент

Калкулатор за вероятности на Поасоново разпределение

Изпробвайте този инструмент

Калкулатор за трихибридни кръстоски и генератор на Punnett квадрат

Изпробвайте този инструмент

Калкулатор за данъчно пребиваване и преброяване на дни

Изпробвайте този инструмент

Калкулатор за концентрация на протеин: Преобразувайте абсорбцията в mg/mL

Изпробвайте този инструмент