Calculator de Eficiență qPCR: Analiza Curbelor Standard & Amplificare
Calculează eficiența PCR din valorile Ct și factorii de diluție. Analizează curbele standard, determină eficiența amplificării și validează experimentele tale de PCR cantitativ.
Calculator de Eficiență qPCR
Parametrii de Intrare
Valori Ct
Valoarea trebuie să fie pozitivă
Valoarea trebuie să fie pozitivă
Valoarea trebuie să fie pozitivă
Valoarea trebuie să fie pozitivă
Valoarea trebuie să fie pozitivă
Rezultate
Curba Standard
Introduceți date valide pentru a genera graficul
Informații
Eficiența qPCR este o măsură a cât de bine funcționează reacția PCR. O eficiență de 100% înseamnă că cantitatea de produs PCR se dublează cu fiecare ciclu în timpul fazei exponențiale.
Eficiența este calculată din panta curbei standard, care se obține prin reprezentarea grafică a valorilor Ct în funcție de logaritmul concentrației inițiale a șablonului (serie de diluție).
Eficiența (E) este calculată folosind formula:
E = 10^(-1/slope) - 1
Documentație
Calculator de Eficiență qPCR: Optimizează Experimentele Tale de PCR Cantitativ
Introducere în Eficiența qPCR
Eficiența reacției de PCR cantitativ (qPCR) este un parametru critic care afectează direct acuratețea și fiabilitatea experimentelor tale de qPCR. Calculatorul de eficiență qPCR ajută cercetătorii să determine cât de eficient reacțiile lor PCR amplifică secvențele țintă de ADN cu fiecare ciclu termic. Reacțiile ideale de qPCR ar trebui să aibă o eficiență între 90-110%, indicând că cantitatea de produs PCR se dublează aproximativ cu fiecare ciclu în timpul fazei exponențiale.
O eficiență de amplificare slabă poate duce la cuantificări inexacte, rezultate nesigure și concluzii experimentale eronate. Prin calcularea și monitorizarea eficienței tale de qPCR, poți optimiza condițiile reacției, valida designul primerilor și asigura calitatea datelor tale de PCR cantitativ.
Acest calculator folosește metoda curbei standard, care plotează valorile pragului de ciclu (Ct) împotriva logaritmului concentrației de șablon (reprezentată prin diluții seriale), pentru a determina eficiența asay-ului tău de qPCR. Panta rezultată a acestei curbe standard este apoi utilizată pentru a calcula eficiența amplificării folosind o formulă matematică simplă.
Formula și Calculul Eficienței qPCR
Eficiența unei reacții de qPCR este calculată din panta curbei standard folosind următoarea formulă:
Unde:
- E este eficiența (exprimată ca un număr zecimal)
- Panta este panta curbei standard (plotează valorile Ct împotriva log diluției)
Pentru o reacție PCR ideală cu 100% eficiență (dublarea perfectă a ampliconilor cu fiecare ciclu), panta ar fi -3.32. Acest lucru se datorează faptului că:
10^{(-1/-3.32)} - 1 = 10^{0.301} - 1 = 2 - 1 = 1.0 \text{ (sau 100%)}
Procentajul eficienței este calculat prin înmulțirea eficienței zecimale cu 100:
\text{Eficiență (%)} = E \times 100\%
Înțelegerea Curbei Standard
Curba standard este creată prin plotarea valorilor Ct (axa y) împotriva logaritmului concentrației inițiale de șablon sau a factorului de diluție (axa x). Relația dintre aceste variabile ar trebui să fie liniară, iar calitatea acestei relații liniare este evaluată folosind coeficientul de determinare (R²).
Pentru calcule fiabile ale eficienței qPCR:
- Valoarea R² ar trebui să fie ≥ 0.98
- Panta ar trebui să fie de obicei între -3.1 și -3.6
- Ar trebui să fie utilizate cel puțin 3-5 puncte de diluție pentru a crea curba standard
Procesul Pas cu Pas de Calcul
-
Pregătirea datelor: Calculatorul ia valorile Ct pentru fiecare punct de diluție și factorul de diluție ca intrări.
-
Transformare logaritmică: Seria de diluții este transformată într-o scară logaritmică (log baza 10).
-
Regresiune liniară: Calculatorul efectuează o analiză de regresie liniară pe datele transformate logaritmic pentru a determina panta, interceptul și valoarea R².
-
Calculul eficienței: Folosind valoarea pantei, eficiența este calculată folosind formula E = 10^(-1/panta) - 1.
-
Interpretarea rezultatelor: Calculatorul va afișa eficiența ca procent, împreună cu panta și valoarea R² pentru a te ajuta să evaluezi fiabilitatea asay-ului tău de qPCR.
Cum să Folosești Calculatorul de Eficiență qPCR
Urmează acești pași pentru a calcula eficiența ta de qPCR:
-
Setează numărul de diluții: Selectează câte puncte de diluție ai în curba ta standard (între 3-7 puncte recomandate).
-
Introdu factorul de diluție: Introdu factorul de diluție utilizat între mostre consecutive (de exemplu, 10 pentru o serie de diluție de 10 ori, 5 pentru o serie de diluție de 5 ori).
-
Introdu valorile Ct: Introdu valorile Ct pentru fiecare punct de diluție. De obicei, prima diluție (Diluția 1) conține cea mai mare concentrație de șablon, rezultând în cea mai mică valoare Ct.
-
Vezi rezultatele: Calculatorul va calcula și va afișa automat:
- Eficiența PCR (%)
- Panta curbei standard
- Interceptul
- Valoarea R² (coeficientul de determinare)
- O reprezentare vizuală a curbei standard
-
Interpretarea rezultatelor: Evaluează dacă eficiența ta de qPCR se încadrează în intervalul acceptabil (90-110%) și dacă valoarea R² indică o curbă standard fiabilă (≥ 0.98).
-
Copiază rezultatele: Folosește butonul "Copiază Rezultate" pentru a copia toate valorile calculate pentru înregistrările tale sau publicații.
Exemplu de Calcul
Să parcurgem un exemplu:
- Factor de diluție: 10 (dilutie de 10 ori)
- Numărul de diluții: 5
- Valorile Ct:
- Diluția 1 (cea mai mare concentrație): 15.0
- Diluția 2: 18.5
- Diluția 3: 22.0
- Diluția 4: 25.5
- Diluția 5 (cea mai mică concentrație): 29.0
Când sunt plotate pe o curbă standard:
- Axa x reprezintă log(diluție): 0, 1, 2, 3, 4
- Axa y reprezintă valorile Ct: 15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0
Calculatorul va efectua regresia liniară și va determina:
- Panta: -3.5
- Interceptul: 15.0
- R²: 1.0 (relație liniară perfectă în acest exemplu)
Folosind formula eficienței:
Aceasta indică o bună eficiență qPCR de 93%, care se încadrează în intervalul acceptabil de 90-110%.
Cazuri de Utilizare pentru Calculul Eficienței qPCR
1. Validarea și Optimizarea Primerilor
Înainte de a folosi o nouă pereche de primeri pentru experimente cantitative, este esențial să-i validezi performanța. Calcularea eficienței qPCR ajută:
- Să evaluezi specificitatea și performanța primerilor
- Să optimizezi concentrațiile primerilor
- Să determini temperatura optimă de annealing
- Să validezi perechile de primeri pe diferite concentrații de șablon
2. Dezvoltarea și Validarea Asay-ului
Atunci când dezvolți noi asay-uri qPCR, calculele de eficiență sunt cruciale pentru:
- Asigurarea cuantificării fiabile pe întreaga gamă dinamică
- Validarea limitei inferioare de detecție
- Confirmarea reproducibilității asay-ului
- Compararea diferitelor chimii de detecție (SYBR Green vs. sonde TaqMan)
3. Studiile de Expresie Genică
În experimentele de cuantificare relativă, cunoașterea eficienței PCR este esențială pentru:
- Aplicarea modelelor de cuantificare adecvate (ΔΔCt vs. modele corectate pentru eficiență)
- Normalizarea genelor țintă față de genele de referință cu eficiențe diferite
- Asigurarea calculului corect al schimbării în raport
- Validarea rezultatelor pe diferite condiții experimentale
4. Aplicații Diagnostice și Clinice
În setările clinice și diagnostice, eficiența qPCR este importantă pentru:
- Validarea asay-urilor diagnostice înainte de implementarea clinică
- Asigurarea performanței constante pe diferite tipuri de mostre
- Îndeplinirea cerințelor de reglementare pentru validarea asay-urilor
- Monitorizarea controlului calității în testarea de rutină
5. Testarea Mediului și a Alimentelor
Pentru aplicațiile de siguranță a mediului și alimentelor, calculele de eficiență ajută:
- Validarea metodelor de detecție pentru patogeni sau OMG-uri
- Asigurarea performanței constante pe matrice de mostre complexe
- Determinarea limitelor de detecție în mostre provocatoare
- Respectarea standardelor și reglementărilor de testare
Alternative la Metoda Curbei Standard
Deși metoda curbei standard este cea mai comună abordare pentru calcularea eficienței qPCR, există metode alternative:
1. Analiza Eficienței Ampliconului Unic
Această metodă calculează eficiența din datele de fluorescență ale unei singure curbe de amplificare, fără a necesita o serie de diluții. Software-ul precum LinRegPCR analizează faza exponențială a reacțiilor individuale pentru a determina eficiența.
Avantaje:
- Nu este nevoie de serie de diluții
- Poate calcula eficiența pentru fiecare reacție individuală
- Utilă atunci când materialul de probă este limitat
Dezavantaje:
- Poate fi mai puțin precisă decât metoda curbei standard
- Necesită software specializat pentru analiză
- Mai sensibilă la problemele de fluorescență de fond
2. Cuantificare Absolută cu PCR Digital
PCR digital (dPCR) oferă cuantificare absolută fără a necesita o curbă standard sau calcule de eficiență.
Avantaje:
- Nu este nevoie de calcule de eficiență
- Precizie mai mare pentru ținte cu abundență scăzută
- Mai puțin afectată de inhibitori
Dezavantaje:
- Necesită echipamente specializate
- Cost mai mare pe mostră
- Gama dinamică limitată în comparație cu qPCR
3. Metode de Cuantificare Comparativă
Unele software-uri de analiză qPCR oferă metode de cuantificare comparativă care estimează eficiența fără o curbă standard completă.
Avantaje:
- Necesită mai puține mostre decât o curbă standard completă
- Poate fi efectuată împreună cu mostrele experimentale
- Utilă pentru analiza de rutină
Dezavantaje:
- Poate fi mai puțin precisă decât o curbă standard completă
- Validarea limitelor dinamice poate fi limitată
- Poate să nu detecteze problemele de inhibiție
Istoria qPCR și a Calculului Eficienței
Dezvoltarea qPCR și a calculelor de eficiență a evoluat semnificativ în ultimele câteva decenii:
Dezvoltarea Timpurie (1980-1990)
Reacția de Polimerizare în Lanț (PCR) a fost inventată de Kary Mullis în 1983, revoluționând biologia moleculară. Totuși, PCR-ul tradițional era doar calitativ sau semi-cantitativ. Primul sistem de PCR în timp real a fost dezvoltat la începutul anilor 1990 de Russell Higuchi și colegii săi, care au demonstrat că monitorizarea produselor PCR pe măsură ce se acumulau (folosind fluorescența etidiului bromur) putea oferi informații cantitative.
Stabilirea Standardelor qPCR (1990-2000)
Pe măsură ce tehnologia qPCR a avansat, cercetătorii au recunoscut importanța standardizării și validării. Conceptul de eficiență PCR a devenit central pentru cuantificarea fiabilă:
- În 1998, Pfaffl a introdus modele de cuantificare corectate pentru eficiență
- Metoda curbei standard pentru calcularea eficienței a devenit larg adoptată
- Au apărut sisteme comerciale de qPCR cu chimii de detecție îmbunătățite
Dezvoltări Moderne (2000-Prezent)
Domeniul a continuat să evolueze cu:
- Publicarea ghidurilor MIQE (Informații Minime pentru Publicarea Experimentelor de PCR Cantitativ în Timp Real) în 2009, subliniind importanța raportării eficienței PCR
- Dezvoltarea software-ului avansat pentru calculele de eficiență
- Integrarea calculelor de eficiență în instrumentele și software-ul qPCR
- Apariția PCR-ului digital ca tehnologie complementară
Astăzi, calcularea și raportarea eficienței qPCR este considerată esențială pentru publicarea datelor fiabile de qPCR, iar instrumente precum acest calculator ajută cercetătorii să adere la cele mai bune practici din domeniu.
Exemple de Cod pentru Calcularea Eficienței qPCR
Excel
1' Formula Excel pentru calcularea eficienței qPCR din panta
2' Plasează în celula B2 dacă panta este în celula A2
3=10^(-1/A2)-1
4
5' Formula Excel pentru a converti eficiența în procent
6' Plasează în celula C2 dacă eficiența zecimală este în celula B2
7=B2*100
8
9' Funcție pentru a calcula eficiența din valorile Ct și factorul de diluție
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 ' Calculează regresia liniară
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 ' Calculează panta
28 slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX)
29
30 ' Calculează eficiența
31 qPCR_Efficiency = (10 ^ (-1 / slope) - 1) * 100
32End Function
33R
1# Funcție R pentru a calcula eficiența qPCR din valorile Ct și factorul de diluție
2calculate_qpcr_efficiency <- function(ct_values, dilution_factor) {
3 # Creează valori de diluție logaritmică
4 log_dilutions <- log10(dilution_factor) * seq(0, length(ct_values) - 1)
5
6 # Efectuează regresie liniară
7 model <- lm(ct_values ~ log_dilutions)
8
9 # Extrage panta și R-pătrat
10 slope <- coef(model)[2]
11 r_squared <- summary(model)$r.squared
12
13 # Calculează eficiența
14 efficiency <- (10^(-1/slope) - 1) * 100
15
16 # Returnează rezultatele
17 return(list(
18 efficiency = efficiency,
19 slope = slope,
20 r_squared = r_squared,
21 intercept = coef(model)[1]
22 ))
23}
24
25# Exemplu de utilizare
26ct_values <- c(15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0)
27dilution_factor <- 10
28results <- calculate_qpcr_efficiency(ct_values, dilution_factor)
29cat(sprintf("Eficiență: %.2f%%\n", results$efficiency))
30cat(sprintf("Panta: %.4f\n", results$slope))
31cat(sprintf("R-pătrat: %.4f\n", results$r_squared))
32Python
1import numpy as np
2from scipy import stats
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5def calculate_qpcr_efficiency(ct_values, dilution_factor):
6 """
7 Calculează eficiența qPCR din valorile Ct și factorul de diluție.
8
9 Parametrii:
10 ct_values (list): Lista valorilor Ct
11 dilution_factor (float): Factorul de diluție între mostre consecutive
12
13 Returnează:
14 dict: Dicționar care conține eficiența, panta, r_squared și interceptul
15 """
16 # Creează valori de diluție logaritmică
17 log_dilutions = np.log10(dilution_factor) * np.arange(len(ct_values))
18
19 # Efectuează regresie liniară
20 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(log_dilutions, ct_values)
21
22 # Calculează eficiența
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 Plotează curba standard cu linia de regresie.
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 # Generează puncte pentru linia de regresie
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('Log Diluție')
48 plt.ylabel('Valoare Ct')
49 plt.title('Curba Standard qPCR')
50
51 # Adaugă ecuația și R² la plot
52 equation = f"y = {results['slope']:.4f}x + {results['intercept']:.4f}"
53 r_squared = f"R² = {results['r_squared']:.4f}"
54 efficiency = f"Eficiență = {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# Exemplu de utilizare
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"Eficiență: {results['efficiency']:.2f}%")
70print(f"Panta: {results['slope']:.4f}")
71print(f"R-pătrat: {results['r_squared']:.4f}")
72print(f"Intercept: {results['intercept']:.4f}")
73
74# Plotează curba standard
75plot_standard_curve(ct_values, dilution_factor, results)
76JavaScript
1/**
2 * Calculează eficiența qPCR din valorile Ct și factorul de diluție
3 * @param {Array<number>} ctValues - Array de valori Ct
4 * @param {number} dilutionFactor - Factorul de diluție între mostre consecutive
5 * @returns {Object} Obiect care conține eficiența, panta, rSquared și interceptul
6 */
7function calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor) {
8 // Creează valori de diluție logaritmică
9 const logDilutions = ctValues.map((_, index) => index * Math.log10(dilutionFactor));
10
11 // Calculează mediile pentru regresia liniară
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 // Calculează panta și interceptul
24 const slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX);
25 const intercept = (sumY - slope * sumX) / n;
26
27 // Calculează R-pătrat
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 // Calculează eficiența
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// Exemplu de utilizare
52const ctValues = [15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0];
53const dilutionFactor = 10;
54const results = calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor);
55
56console.log(`Eficiență: ${results.efficiency.toFixed(2)}%`);
57console.log(`Panta: ${results.slope.toFixed(4)}`);
58console.log(`R-pătrat: ${results.rSquared.toFixed(4)}`);
59console.log(`Intercept: ${results.intercept.toFixed(4)}`);
60Întrebări Frecvente (FAQ)
Care este un procentaj bun de eficiență qPCR?
O bună eficiență qPCR se încadrează de obicei între 90% și 110% (0.9-1.1). O eficiență de 100% reprezintă dublarea perfectă a produsului PCR cu fiecare ciclu. Eficiențele în afara acestui interval pot indica probleme cu designul primerilor, condițiile reacției sau prezența inhibitorilor.
De ce eficiența mea qPCR este mai mare de 100%?
Eficiențele mai mari de 100% pot apărea din cauza:
- Erorilor de pipetare în seria de diluții
- Prezenței inhibitorilor PCR care afectează mai mult concentrațiile mai mari decât cele mai mici
- Amplificării nespecifice sau dimere de primer care contribuie la semnal
- Problemelor cu corecția de bază în analiza qPCR
Ce indică o valoare R² scăzută în curba mea standard?
O valoare R² scăzută (sub 0.98) sugerează o liniaritate slabă în curba standard, care poate fi cauzată de:
- Erorile de pipetare în timpul preparării seriei de diluții
- Amplificarea inconsistentă pe întreaga gamă de concentrații
- Atingerea limitelor de detecție la concentrații foarte scăzute sau foarte mari
- Inhibarea PCR care afectează unele puncte de diluție mai mult decât altele
- Performanța slabă a primerilor sau amplificarea nespecifică
Câte puncte de diluție ar trebui să folosesc pentru a calcula eficiența qPCR?
Pentru calcule fiabile ale eficienței, este necesar un minim de 3 puncte de diluție, dar se recomandă 5-6 puncte pentru rezultate mai precise. Aceste puncte ar trebui să acopere întreaga gamă dinamică a concentrațiilor de șablon așteptate în mostrele tale experimentale.
Cum afectează eficiența qPCR calculele de cuantificare relativă?
În cuantificarea relativă folosind metoda ΔΔCt, se presupune eficiențe egale între genele țintă și cele de referință (ideal 100%). Când eficiențele diferă semnificativ:
- Metoda standard ΔΔCt poate duce la erori substanțiale de cuantificare
- Trebuie utilizate modele de calcul corectate pentru eficiență (cum ar fi metoda Pfaffl)
- Magnitudinea erorii crește cu diferențe mai mari de Ct între mostre
Pot folosi aceeași valoare de eficiență pentru toate experimentele mele qPCR?
Nu, eficiența ar trebui determinată pentru fiecare pereche de primeri și ar trebui revalidată:
- Când folosești loturi noi de primeri
- Când schimbi condițiile reacției sau amestecul de bază
- Când lucrezi cu diferite tipuri de mostre sau metode de extracție
- Perioadele ca parte a controlului calității
Cum afectează inhibitorii PCR calculele de eficiență?
Inhibitorii PCR pot:
- Reduce eficiența generală
- Afecta mai sever mostrele cu concentrații mai mari
- Crea non-linearitate în curba standard
- Duce la subestimarea abundenței țintei
- Cauza amplificarea inconsistentă între replicat
Care este diferența dintre eficiența qPCR și eficiența PCR?
Termenii sunt adesea folosiți interschimbabil, dar:
- Eficiența qPCR se referă specific la eficiența măsurată în PCR cantitativ în timp real
- Eficiența PCR poate face referire la conceptul general în orice reacție PCR
- Eficiența qPCR este măsurată cantitativ folosind curbe standard sau alte metode
- Eficiența PCR tradițională este adesea evaluată calitativ prin electroforeză în gel
Cum pot îmbunătăți eficiența qPCR?
Pentru a îmbunătăți eficiența qPCR:
- Optimizează designul primerilor (lungime de 18-22 bp, conținut GC de 50-60%, Tm în jur de 60°C)
- Testează diferite temperaturi de annealing
- Optimizează concentrațiile primerilor
- Folosește șablon ADN/RNA de înaltă calitate
- Ia în considerare utilizarea enhancerilor PCR pentru șabloane dificile
- Asigură-te că pregătirea mostrelor este corectă pentru a elimina potențialii inhibitori
- Testează diferite amestecuri comerciale de bază
Pot compara mostre cu eficiențe diferite?
Compararea mostrelor cu eficiențe semnificativ diferite nu este recomandată deoarece:
- Poate duce la erori substanțiale de cuantificare
- Magnitudinea erorii crește cu diferențe mai mari de Ct
- Dacă este inevitabil, trebuie utilizate modele de calcul corectate pentru eficiență
- Rezultatele ar trebui interpretate cu precauție și validare suplimentară
Referințe
-
Bustin SA, Benes V, Garson JA, et al. Ghidurile MIQE: informații minime pentru publicarea experimentelor de PCR cantitativ în timp real. Clin Chem. 2009;55(4):611-622. doi:10.1373/clinchem.2008.112797
-
Pfaffl MW. Un nou model matematic pentru cuantificarea relativă în RT-PCR în timp real. Nucleic Acids Res. 2001;29(9):e45. doi:10.1093/nar/29.9.e45
-
Svec D, Tichopad A, Novosadova V, Pfaffl MW, Kubista M. Cât de bună este o estimare a eficienței PCR: Recomandări pentru evaluarea precisă și robustă a eficiențelor qPCR. 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. Experiența qPCR Ultimativă: 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. Eficiența amplificării: legând baza și eroarea în analiza datelor cuantitative PCR. Nucleic Acids Res. 2009;37(6):e45. doi:10.1093/nar/gkp045
-
Higuchi R, Fockler C, Dollinger G, Watson R. Analiza PCR-ului cinetic: monitorizarea în timp real a reacțiilor de amplificare ADN. Biotechnology (N Y). 1993;11(9):1026-1030. doi:10.1038/nbt0993-1026
-
Bio-Rad Laboratories. Ghidul aplicațiilor PCR în timp real. https://www.bio-rad.com/webroot/web/pdf/lsr/literature/Bulletin_5279.pdf
-
Thermo Fisher Scientific. Ghidul PCR în timp real. https://www.thermofisher.com/content/dam/LifeTech/global/Forms/PDF/real-time-pcr-handbook.pdf
Calculatorul nostru de Eficiență qPCR oferă un instrument simplu, dar puternic pentru cercetători pentru a valida și optimiza experimentele lor de PCR cantitativ. Prin calcularea precisă a eficienței din curbele standard, poți asigura cuantificare fiabilă, rezolva problemele asay-urilor problematice și respecta cele mai bune practici în experimentarea qPCR.
Încearcă calculatorul nostru astăzi pentru a îmbunătăți calitatea și fiabilitatea datelor tale de qPCR!
Feedback
Faceți clic pe toast-ul de feedback pentru a începe să oferiți feedback despre această unealtă
Instrumente conexe
Descoperiți mai multe instrumente care ar putea fi utile pentru fluxul dvs. de lucru