Whiz Tools

Build • Create • Innovate

Калькулятор эффективности qPCR: анализ стандартных кривых и амплификации

Рассчитайте эффективность ПЦР по значениям Ct и факторам разбавления. Анализируйте стандартные кривые, определяйте эффективность амплификации и проверяйте свои количественные эксперименты ПЦР.

Калькулятор эффективности qPCR

Входные параметры

Количество разбавлений

Коэффициент разбавления

Значения Ct

Разбавление 1

Значение должно быть положительным

Разбавление 2

Значение должно быть положительным

Разбавление 3

Значение должно быть положительным

Разбавление 4

Значение должно быть положительным

Разбавление 5

Значение должно быть положительным

Результаты

All Ct values must be positive

Пожалуйста, введите допустимые данные, чтобы увидеть результаты.

Стандартная кривая

Введите допустимые данные, чтобы сгенерировать график

Информация

Эффективность qPCR — это мера того, насколько хорошо работает реакция ПЦР. Эффективность 100% означает, что количество продукта ПЦР удваивается с каждым циклом в экспоненциальной фазе.

Эффективность рассчитывается по наклону стандартной кривой, которая получается путем построения значений Ct против логарифма начальной концентрации шаблона (серия разбавлений).

Эффективность (E) рассчитывается по формуле:

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

📚

Документация

Калькулятор Эффективности qPCR: Оптимизация Ваших Количественных PCR Экспериментов

Введение в Эффективность qPCR

Эффективность количественной полимеразной цепной реакции (qPCR) является критически важным параметром, который непосредственно влияет на точность и надежность ваших qPCR экспериментов. Калькулятор эффективности qPCR помогает исследователям определить, насколько эффективно их PCR реакции усиливают целевые последовательности ДНК с каждым термическим циклом. Идеальные реакции qPCR должны иметь эффективность от 90% до 110%, что указывает на то, что количество PCR продукта примерно удваивается с каждым циклом в экспоненциальной фазе.

Плохая эффективность амплификации может привести к неточной количественной оценке, ненадежным результатам и ошибочным экспериментальным выводам. Рассчитывая и контролируя эффективность qPCR, вы можете оптимизировать условия реакции, валидировать конструкции праймеров и обеспечить качество ваших количественных PCR данных.

Этот калькулятор использует метод стандартной кривой, который строит график порога циклов (Ct) против логарифма концентрации шаблона (представленного серийными разбавлениями), чтобы определить эффективность вашего qPCR анализа. Полученный наклон этой стандартной кривой затем используется для расчета эффективности амплификации с помощью простой математической формулы.

Формула и Расчет Эффективности qPCR

Эффективность реакции qPCR рассчитывается из наклона стандартной кривой с использованием следующей формулы:

$E = 10^{(-1/\text{наклон})} - 1$

Где:

E — это эффективность (выраженная в десятичном виде)
Наклон — это наклон стандартной кривой (график Ct значений против логарифма разбавления)

Для идеальной реакции PCR с 100% эффективностью (совершенное удвоение ампликонов с каждым циклом) наклон будет равен -3.32. Это потому что:

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

Процент эффективности рассчитывается путем умножения десятичной эффективности на 100:

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

Понимание Стандартной Кривой

Стандартная кривая создается путем построения графика значений Ct (ось y) против логарифма начальной концентрации шаблона или фактора разбавления (ось x). Связь между этими переменными должна быть линейной, и качество этой линейной связи оценивается с помощью коэффициента детерминации (R²).

Для надежных расчетов эффективности qPCR:

Значение R² должно быть ≥ 0.98
Наклон должен обычно находиться в пределах от -3.1 до -3.6
Должно использоваться как минимум 3-5 точек разбавления для создания стандартной кривой

Пошаговый Процесс Расчета

Подготовка данных: Калькулятор принимает ваши значения Ct для каждой точки разбавления и фактор разбавления в качестве входных данных.
Логарифмическое преобразование: Серия разбавлений преобразуется в логарифмическую шкалу (логарифм по основанию 10).
Линейная регрессия: Калькулятор выполняет анализ линейной регрессии на логарифмических данных, чтобы определить наклон, y-перехват и значение R².
Расчет эффективности: Используя значение наклона, эффективность рассчитывается с помощью формулы E = 10^(-1/наклон) - 1.
Интерпретация результатов: Калькулятор отображает эффективность в процентах, а также наклон и значение R², чтобы помочь вам оценить надежность вашего qPCR анализа.

Как Использовать Калькулятор Эффективности qPCR

Следуйте этим шагам, чтобы рассчитать эффективность вашего qPCR:

Установите количество разбавлений: Выберите, сколько точек разбавления у вас есть в вашей стандартной кривой (рекомендуется от 3 до 7 точек).
Введите фактор разбавления: Введите фактор разбавления, используемый между последовательными образцами (например, 10 для 10-кратного разбавления, 5 для 5-кратного разбавления).
Введите значения Ct: Введите значения Ct для каждой точки разбавления. Обычно первая разбавленная (Разбавление 1) содержит наивысшую концентрацию шаблона, что приводит к наименьшему значению Ct.
Просмотр результатов: Калькулятор автоматически вычислит и отобразит:
- Эффективность PCR (%)
- Наклон стандартной кривой
- Y-перехват
- Значение R² (коэффициент детерминации)
- Визуальное представление стандартной кривой
Интерпретация результатов: Оцените, попадает ли ваша эффективность qPCR в допустимый диапазон (90-110%) и указывает ли значение R² на надежную стандартную кривую (≥ 0.98).
Копирование результатов: Используйте кнопку "Копировать результаты", чтобы скопировать все рассчитанные значения для ваших записей или публикаций.

Пример Расчета

Давайте пройдем через пример:

Фактор разбавления: 10 (10-кратное серийное разбавление)
Количество разбавлений: 5
Значения Ct:
- Разбавление 1 (наивысшая концентрация): 15.0
- Разбавление 2: 18.5
- Разбавление 3: 22.0
- Разбавление 4: 25.5
- Разбавление 5 (наименьшая концентрация): 29.0

При построении на стандартной кривой:

Ось x представляет лог(разбавление): 0, 1, 2, 3, 4
Ось y представляет значения Ct: 15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0

Калькулятор выполнит линейную регрессию и определит:

Наклон: -3.5
Y-перехват: 15.0
R²: 1.0 (совершенная линейная зависимость в этом примере)

Используя формулу эффективности: $E = 10^{(-1/-3.5)} - 1 = 10^{0.286} - 1 = 0.93 \text{ или } 93\%$

Это указывает на хорошую эффективность qPCR в 93%, что попадает в допустимый диапазон от 90% до 110%.

Сценарии Использования Расчетов Эффективности qPCR

1. Валидация и Оптимизация Праймеров

Перед использованием новой пары праймеров для количественных экспериментов важно валидировать их производительность. Расчет эффективности qPCR помогает:

Оценить специфичность и производительность праймеров
Оптимизировать концентрации праймеров
Определить оптимальную температуру отжига
Валидировать пары праймеров при различных концентрациях шаблона

2. Разработка и Валидация Анализа

При разработке новых qPCR анализов расчеты эффективности имеют решающее значение для:

Обеспечения надежной количественной оценки по всему динамическому диапазону
Валидации нижнего предела обнаружения
Подтверждения воспроизводимости анализа
Сравнения различных химий обнаружения (SYBR Green против TaqMan зондов)

3. Исследования Генетической Экспрессии

В экспериментах по относительной количественной оценке знание эффективности PCR имеет важное значение для:

Применения соответствующих моделей количественной оценки (ΔΔCt против моделей с учетом эффективности)
Нормализации целевых генов по отношению к контрольным генам с различной эффективностью
Обеспечения точных расчетов изменения в разах
Валидации результатов при различных экспериментальных условиях

4. Диагностические и Клинические Приложения

В клинических и диагностических условиях эффективность qPCR важна для:

Валидации диагностических анализов перед клиническим внедрением
Обеспечения постоянной производительности при различных типах образцов
Соответствия требованиям регулирования для валидации анализов
Мониторинга контроля качества в рутинных тестах

5. Экологические и Пищевая Проверка

Для экологических и пищевых безопасных приложений расчеты эффективности помогают:

Валидировать методы обнаружения патогенов или ГМО
Обеспечить постоянную производительность в сложных матрицах образцов
Определить пределы обнаружения в сложных образцах
Соблюдать стандарты и правила тестирования

Альтернативы Методу Стандартной Кривой

Хотя метод стандартной кривой является наиболее распространенным подходом для расчета эффективности qPCR, существуют альтернативные методы:

1. Анализ Эффективности Одного Ампликона

Этот метод рассчитывает эффективность из данных флуоресценции одной кривой амплификации, не требуя серии разбавлений. Программное обеспечение, такое как LinRegPCR, анализирует экспоненциальную фазу отдельных реакций для определения эффективности.

Преимущества:

Нет необходимости в серии разбавлений
Можно рассчитывать эффективность для каждой отдельной реакции
Полезно, когда количество образца ограничено

Недостатки:

Может быть менее точным, чем метод стандартной кривой
Требует специализированного программного обеспечения для анализа
Более чувствительно к проблемам с фоновым флуоресценцией

2. Абсолютная Квантификация с Цифровой PCR

Цифровая PCR (dPCR) обеспечивает абсолютную квантификацию без необходимости в стандартной кривой или расчетах эффективности.

Преимущества:

Нет необходимости в расчетах эффективности
Более высокая точность для целевых низкой концентрации
Менее подвержена влиянию ингибиторов

Недостатки:

Требует специализированного оборудования
Более высокая стоимость за образец
Ограниченный динамический диапазон по сравнению с qPCR

3. Методики Сравнительной Квантификации

Некоторые программные обеспечения для анализа qPCR предлагают методики сравнительной квантификации, которые оценивают эффективность без полной стандартной кривой.

Преимущества:

Требует меньше образцов, чем полная стандартная кривая
Может выполняться одновременно с экспериментальными образцами
Полезно для рутинного анализа

Недостатки:

Может быть менее точным, чем полная стандартная кривая
Ограниченная валидация линейного динамического диапазона
Может не обнаруживать проблемы с ингибированием

История qPCR и Расчетов Эффективности

Разработка qPCR и расчетов эффективности значительно эволюционировала за последние несколько десятилетий:

Раннее Развитие (1980-е - 1990-е)

Полимеразная цепная реакция (PCR) была изобретена Кэри Маллисом в 1983 году, что произвело революцию в молекулярной биологии. Однако традиционная PCR была только качественной или полуколичественной. Первая система реального времени PCR была разработана в начале 1990-х годов Расселом Хигучи и его коллегами, которые продемонстрировали, что мониторинг продуктов PCR по мере их накопления (с использованием флуоресценции этидия бромида) может предоставить количественную информацию.

Установление Стандартов qPCR (1990-е - 2000-е)

С развитием технологии qPCR исследователи признали важность стандартизации и валидации. Концепция эффективности PCR стала центральной для надежной количественной оценки:

В 1998 году Пффафл представил модели количественной оценки с учетом эффективности
Метод стандартной кривой для расчета эффективности стал широко применяться
Появились коммерческие системы qPCR с улучшенными химиями обнаружения

Современные Разработки (2000-е - Настоящее время)

Область продолжала развиваться с:

Публикацией рекомендаций MIQE (Минимальная Информация для Публикации Экспериментов по Количественной Реальной PCR) в 2009 году, подчеркивающей важность отчетности о эффективности PCR
Разработкой продвинутого программного обеспечения для расчетов эффективности
Интеграцией расчетов эффективности в инструменты и программное обеспечение qPCR
Появлением цифровой PCR как дополнительной технологии

Сегодня расчет и отчетность о эффективности qPCR считаются необходимыми для публикации надежных данных qPCR, и такие инструменты, как этот калькулятор, помогают исследователям придерживаться лучших практик в этой области.

Примеры Кода для Расчета Эффективности qPCR

Excel

1' Excel формула для расчета эффективности qPCR из наклона
2' Поместите в ячейку B2, если наклон в ячейке A2
3=10^(-1/A2)-1
4
5' Excel формула для преобразования эффективности в процент
6' Поместите в ячейку C2, если десятичная эффективность в ячейке B2
7=B2*100
8
9' Функция для расчета эффективности из значений Ct и фактора разбавления
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    ' Расчет линейной регрессии
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    ' Расчет наклона
28    slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX)
29    
30    ' Расчет эффективности
31    qPCR_Efficiency = (10 ^ (-1 / slope) - 1) * 100
32End Function
33

R

1# R функция для расчета эффективности qPCR из значений Ct и фактора разбавления
2calculate_qpcr_efficiency <- function(ct_values, dilution_factor) {
3  # Создание логарифмических значений разбавления
4  log_dilutions <- log10(dilution_factor) * seq(0, length(ct_values) - 1)
5  
6  # Выполнение линейной регрессии
7  model <- lm(ct_values ~ log_dilutions)
8  
9  # Извлечение наклона и R-квадрат
10  slope <- coef(model)[2]
11  r_squared <- summary(model)$r.squared
12  
13  # Расчет эффективности
14  efficiency <- (10^(-1/slope) - 1) * 100
15  
16  # Возврат результатов
17  return(list(
18    efficiency = efficiency,
19    slope = slope,
20    r_squared = r_squared,
21    intercept = coef(model)[1]
22  ))
23}
24
25# Пример использования
26ct_values <- c(15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0)
27dilution_factor <- 10
28results <- calculate_qpcr_efficiency(ct_values, dilution_factor)
29cat(sprintf("Эффективность: %.2f%%\n", results$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    Рассчитать эффективность qPCR из значений Ct и фактора разбавления.
8    
9    Параметры:
10    ct_values (list): Список значений Ct
11    dilution_factor (float): Фактор разбавления между последовательными образцами
12    
13    Возвращает:
14    dict: Словарь, содержащий эффективность, наклон, r_squared и перехват
15    """
16    # Создание логарифмических значений разбавления
17    log_dilutions = np.log10(dilution_factor) * np.arange(len(ct_values))
18    
19    # Выполнение линейной регрессии
20    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(log_dilutions, ct_values)
21    
22    # Расчет эффективности
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    Построить стандартную кривую с линией регрессии.
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    # Генерация точек для линии регрессии
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 Разбавление')
48    plt.ylabel('Значение Ct')
49    plt.title('Стандартная Кривая qPCR')
50    
51    # Добавить уравнение и R² на график
52    equation = f"y = {results['slope']:.4f}x + {results['intercept']:.4f}"
53    r_squared = f"R² = {results['r_squared']:.4f}"
54    efficiency = f"Эффективность = {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# Пример использования
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"Эффективность: {results['efficiency']:.2f}%")
70print(f"Наклон: {results['slope']:.4f}")
71print(f"R-квадрат: {results['r_squared']:.4f}")
72print(f"Перехват: {results['intercept']:.4f}")
73
74# Построить стандартную кривую
75plot_standard_curve(ct_values, dilution_factor, results)
76

JavaScript

1/**
2 * Рассчитать эффективность qPCR из значений Ct и фактора разбавления
3 * @param {Array<number>} ctValues - Массив значений Ct
4 * @param {number} dilutionFactor - Фактор разбавления между последовательными образцами
5 * @returns {Object} Объект, содержащий эффективность, наклон, rSquared и перехват
6 */
7function calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor) {
8  // Создание логарифмических значений разбавления
9  const logDilutions = ctValues.map((_, index) => index * Math.log10(dilutionFactor));
10  
11  // Расчет средних значений для линейной регрессии
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  // Расчет наклона и перехвата
24  const slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX);
25  const intercept = (sumY - slope * sumX) / n;
26  
27  // Расчет 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  // Расчет эффективности
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// Пример использования
52const ctValues = [15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0];
53const dilutionFactor = 10;
54const results = calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor);
55
56console.log(`Эффективность: ${results.efficiency.toFixed(2)}%`);
57console.log(`Наклон: ${results.slope.toFixed(4)}`);
58console.log(`R-квадрат: ${results.rSquared.toFixed(4)}`);
59console.log(`Перехват: ${results.intercept.toFixed(4)}`);
60

Часто Задаваемые Вопросы (FAQ)

Какой хороший процент эффективности qPCR?

Хорошая эффективность qPCR обычно находится в диапазоне от 90% до 110% (0.9-1.1). Эффективность 100% представляет собой идеальное удвоение продукта PCR с каждым циклом. Эффективности за пределами этого диапазона могут указывать на проблемы с дизайном праймеров, условиями реакции или наличием ингибиторов.

Почему моя эффективность qPCR больше 100%?

Эффективности больше 100% могут возникать из-за:

Ошибок пипетирования в серии разбавлений
Наличия ингибиторов PCR, которые влияют на более высокие концентрации сильнее, чем на более низкие
Неспецифической амплификации или димеров праймеров, способствующих сигналу
Проблем с коррекцией базового уровня в анализе qPCR

Что означает низкое значение R² в моей стандартной кривой?

Низкое значение R² (ниже 0.98) указывает на плохую линейность в вашей стандартной кривой, что может быть вызвано:

Ошибками пипетирования при подготовке серии разбавлений
Непостоянной амплификацией по всему диапазону концентраций
Достижением пределов обнаружения при очень низких или высоких концентрациях
Влиянием ингибиторов PCR, затрагивающих некоторые точки разбавления сильнее, чем другие
Плохой производительностью праймеров или неспецифической амплификацией

Сколько точек разбавления мне следует использовать для расчета эффективности qPCR?

Для надежных расчетов эффективности рекомендуется использовать минимум 3 точки разбавления, но 5-6 точек рекомендуются для более точных результатов. Эти точки должны охватывать весь динамический диапазон ожидаемых концентраций шаблона в ваших экспериментальных образцах.

Как эффективность qPCR влияет на расчеты относительной квантификации?

В относительной квантификации с использованием метода ΔΔCt предполагается равная эффективность между целевыми и контрольными генами (идеально 100%). Когда эффективности значительно различаются:

Стандартный метод ΔΔCt может привести к значительным ошибкам количественной оценки
Следует использовать модели расчетов с учетом эффективности (например, метод Пффафла)
Величина ошибки увеличивается с большими различиями Ct между образцами

Могу ли я использовать одно и то же значение эффективности для всех моих экспериментов qPCR?

Нет, эффективность должна определяться для каждой пары праймеров и должна повторно валидироваться:

При использовании новых партий праймеров
При изменении условий реакции или мастер-микса
При работе с различными типами образцов или методами экстракции
Периодически в рамках контроля качества

Как ингибиторы PCR влияют на расчеты эффективности?

Ингибиторы PCR могут:

Уменьшать общую эффективность
Сильно влиять на более высокие концентрации образцов
Создавать нелинейность в стандартной кривой
Приводить к недооценке количества целевого продукта
Вызывать непостоянную амплификацию по репликам

Какова разница между эффективностью qPCR и эффективностью PCR?

Термины часто используются взаимозаменяемо, но:

Эффективность qPCR конкретно относится к эффективности, измеренной в количественной реальной PCR
Эффективность PCR может относиться к общей концепции в любой реакции PCR
Эффективность qPCR количественно измеряется с использованием стандартных кривых или других методов
Эффективность традиционной PCR часто оценивается качественно с помощью гель-электрофореза

Как я могу улучшить свою эффективность qPCR?

Чтобы улучшить эффективность qPCR:

Оптимизируйте дизайн праймеров (длина 18-22 нуклеотида, содержание GC 50-60%, Tm около 60°C)
Протестируйте разные температуры отжига
Оптимизируйте концентрации праймеров
Используйте высококачественный шаблон ДНК/РНК
Рассмотрите возможность использования усилителей PCR для сложных шаблонов
Обеспечьте правильную подготовку образцов для удаления потенциальных ингибиторов
Протестируйте различные коммерческие мастер-миксы

Могу ли я сравнивать образцы с различной эффективностью?

Сравнение образцов с значительно различными эффективностями не рекомендуется, поскольку:

Это может привести к значительным ошибкам количественной оценки
Величина ошибки увеличивается с большими различиями Ct
Если это неизбежно, необходимо использовать модели расчетов с учетом эффективности
Результаты должны интерпретироваться с осторожностью и дополнительной валидацией

Ссылки

Bustin SA, Benes V, Garson JA, et al. Рекомендации MIQE: минимальная информация для публикации экспериментов по количественной реальной PCR. Clin Chem. 2009;55(4):611-622. doi:10.1373/clinchem.2008.112797
Pfaffl MW. Новая математическая модель для относительной квантификации в реальном времени 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. Насколько хороша оценка эффективности PCR: Рекомендации для точных и надежных оценок эффективности 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. Идеальный эксперимент qPCR: получение качественных, воспроизводимых данных с первого раза. Trends Biotechnol. 2019;37(7):761-774. doi:10.1016/j.tibtech.2018.12.002
Ruijter JM, Ramakers C, Hoogaars WM, et al. Эффективность амплификации: связь между базовым уровнем и смещением в анализе данных количественной PCR. Nucleic Acids Res. 2009;37(6):e45. doi:10.1093/nar/gkp045
Higuchi R, Fockler C, Dollinger G, Watson R. Анализ кинетической PCR: реальное время мониторинга реакций амплификации ДНК. Biotechnology (N Y). 1993;11(9):1026-1030. doi:10.1038/nbt0993-1026
Bio-Rad Laboratories. Руководство по Приложениям Реального Времени PCR. https://www.bio-rad.com/webroot/web/pdf/lsr/literature/Bulletin_5279.pdf
Thermo Fisher Scientific. Руководство по Реальному Времени PCR. https://www.thermofisher.com/content/dam/LifeTech/global/Forms/PDF/real-time-pcr-handbook.pdf

Наш калькулятор эффективности qPCR предоставляет простой, но мощный инструмент для исследователей, чтобы валидировать и оптимизировать свои количественные PCR эксперименты. Точно рассчитывая эффективность по стандартным кривым, вы можете обеспечить надежную количественную оценку, устранить проблемы с анализом и следовать лучшим практикам в экспериментировании с qPCR.

Попробуйте наш калькулятор сегодня, чтобы улучшить качество и надежность ваших данных qPCR!

💬

Обратная связь

💬

Нажмите на всплывающее окно обратной связи, чтобы начать давать обратную связь об этом инструменте

🔗

Связанные инструменты

Откройте больше инструментов, которые могут быть полезны для вашего рабочего процесса

Калькулятор лигирования ДНК для экспериментов по молекулярному клонированию

Попробуйте этот инструмент

Калькулятор концентрации ДНК: Преобразование A260 в нг/μL

Попробуйте этот инструмент

Оценка репликации генома | Калькулятор числа копий ДНК

Попробуйте этот инструмент

Калькулятор гамма-распределения для статистического анализа

Попробуйте этот инструмент

Калькулятор разведения клеток для подготовки лабораторных образцов

Попробуйте этот инструмент

Калькулятор Six Sigma: Измерьте качество вашего процесса

Попробуйте этот инструмент

Калькулятор вероятностей распределения Пуассона

Попробуйте этот инструмент

Калькулятор тригибридного скрещивания и генератор квадратов Пуннета

Попробуйте этот инструмент

Калькулятор налогового резидентства для международных поездок

Попробуйте этот инструмент

Калькулятор концентрации белка: Преобразование оптической плотности в мг/мл

Попробуйте этот инструмент