qPCR Effektivitetsberäknare: Analysera Standardkurvor & Amplifikation
Beräkna PCR-effektivitet från Ct-värden och utspädningsfaktorer. Analysera standardkurvor, bestäm amplifikationseffektivitet och validera dina kvantitativa PCR-experiment.
qPCR Effektivitetsberäknare
Inmatningsparametrar
Ct-värden
Värdet måste vara positivt
Värdet måste vara positivt
Värdet måste vara positivt
Värdet måste vara positivt
Värdet måste vara positivt
Resultat
Standardkurva
Ange giltiga data för att generera diagram
Information
qPCR-effektivitet är ett mått på hur väl PCR-reaktionen fungerar. En effektivitet på 100 % betyder att mängden PCR-produkt fördubblas med varje cykel under den exponentiella fasen.
Effektiviteten beräknas från hällningen av standardkurvan, som erhålls genom att plotta Ct-värden mot logaritmen av den initiala mallkoncentrationen (utspädningsserie).
Effektiviteten (E) beräknas med formeln:
E = 10^(-1/slope) - 1
Dokumentation
qPCR Effektivitetsberäknare: Optimera dina kvantitativa PCR-experiment
Introduktion till qPCR Effektivitet
Kvantitativ Polymerase Chain Reaction (qPCR) effektivitet är en kritisk parameter som direkt påverkar noggrannheten och tillförlitligheten i dina qPCR-experiment. qPCR effektivitetsberäknaren hjälper forskare att bestämma hur effektivt deras PCR-reaktioner ampliferar mål-DNA-sekvenser med varje termisk cykel. Idealiska qPCR-reaktioner bör ha en effektivitet mellan 90-110%, vilket indikerar att mängden PCR-produkt ungefär fördubblas med varje cykel under den exponentiella fasen.
Dålig amplifikationseffektivitet kan leda till felaktig kvantifiering, opålitliga resultat och bristande experimentella slutsatser. Genom att beräkna och övervaka din qPCR-effektivitet kan du optimera reaktionsvillkor, validera primerdesigner och säkerställa kvaliteten på dina kvantitativa PCR-data.
Denna beräknare använder standardkurvmetoden, som plottar cykeltröskelvärden (Ct) mot logaritmen av mallkoncentration (representerad av seriella utspädningar), för att bestämma effektiviteten av ditt qPCR-assay. Den resulterande lutningen av denna standardkurva används sedan för att beräkna amplifikationseffektiviteten med en enkel matematisk formel.
qPCR Effektivitetsformel och Beräkning
Effektiviteten av en qPCR-reaktion beräknas från lutningen av standardkurvan med följande formel:
Där:
- E är effektiviteten (uttryckt som ett decimaltal)
- Lutning är lutningen av standardkurvan (plottar Ct-värden mot logutspädning)
För en ideal PCR-reaktion med 100% effektivitet (perfekt fördubbling av ampliconer med varje cykel) skulle lutningen vara -3,32. Detta beror på:
10^{(-1/-3.32)} - 1 = 10^{0.301} - 1 = 2 - 1 = 1.0 \text{ (eller 100%)}
Effektiviteten i procent beräknas genom att multiplicera det decimala värdet av effektiviteten med 100:
\text{Effektivitet (%)} = E \times 100\%
Förståelse av Standardkurvan
Standardkurvan skapas genom att plotta Ct-värden (y-axel) mot logaritmen av den initiala mallkoncentrationen eller utspädningsfaktorn (x-axel). Förhållandet mellan dessa variabler bör vara linjärt, och kvaliteten på detta linjära förhållande bedöms med hjälp av bestämningskoefficienten (R²).
För tillförlitliga qPCR-effektivitetsberäkningar:
- R²-värdet bör vara ≥ 0,98
- Lutningen bör typiskt ligga mellan -3,1 och -3,6
- Minst 3-5 utspädningspunkter bör användas för att skapa standardkurvan
Steg-för-steg Beräkningsprocess
-
Datapreparation: Beräknaren tar dina Ct-värden för varje utspädningspunkt och utspädningsfaktorn som indata.
-
Logaritmisk transformation: Utspädningsserien transformeras till en logaritmisk skala (log bas 10).
-
Linjära regression: Beräknaren utför linjär regressionsanalys på de log-transformerade data för att bestämma lutning, y-intercept och R²-värde.
-
Effektivitetsberäkning: Med hjälp av lutningsvärdet beräknas effektiviteten med formeln E = 10^(-1/slope) - 1.
-
Resultattolkning: Beräknaren visar effektiviteten som en procentandel, tillsammans med lutning och R²-värde för att hjälpa dig bedöma tillförlitligheten av ditt qPCR-assay.
Hur man Använder qPCR Effektivitetsberäknaren
Följ dessa steg för att beräkna din qPCR-effektivitet:
-
Ställ in antalet utspädningar: Välj hur många utspädningspunkter du har i din standardkurva (mellan 3-7 punkter rekommenderas).
-
Ange utspädningsfaktorn: Ange utspädningsfaktorn som användes mellan på varandra följande prover (t.ex. 10 för en 10-faldig utspädningsserie, 5 för en 5-faldig utspädningsserie).
-
Ange Ct-värden: Ange Ct-värdena för varje utspädningspunkt. Vanligtvis innehåller den första utspädningen (Utspädning 1) den högsta koncentrationen av mall, vilket resulterar i det lägsta Ct-värdet.
-
Visa resultat: Beräknaren kommer automatiskt att beräkna och visa:
- PCR-effektivitet (%)
- Lutning av standardkurvan
- Y-intercept
- R²-värde (bestämningskoefficient)
- En visuell representation av standardkurvan
-
Tolka resultat: Bedöm om din qPCR-effektivitet ligger inom det acceptabla intervallet (90-110%) och om R²-värdet indikerar en tillförlitlig standardkurva (≥ 0,98).
-
Kopiera resultat: Använd knappen "Kopiera resultat" för att kopiera alla beräknade värden för dina register eller publikationer.
Exempelberäkning
Låt oss gå igenom ett exempel:
- Utspädningsfaktor: 10 (10-faldig seriell utspädning)
- Antal utspädningar: 5
- Ct-värden:
- Utspädning 1 (högsta koncentration): 15,0
- Utspädning 2: 18,5
- Utspädning 3: 22,0
- Utspädning 4: 25,5
- Utspädning 5 (lägsta koncentration): 29,0
När de plottas på en standardkurva:
- X-axeln representerar log(utspädning): 0, 1, 2, 3, 4
- Y-axeln representerar Ct-värden: 15,0, 18,5, 22,0, 25,5, 29,0
Beräknaren kommer att utföra linjär regression och bestämma:
- Lutning: -3,5
- Y-intercept: 15,0
- R²: 1,0 (perfekt linjärt förhållande i detta exempel)
Med hjälp av effektivitetsformeln:
Detta indikerar en bra qPCR-effektivitet på 93%, vilket ligger inom det acceptabla intervallet 90-110%.
Användningsområden för qPCR Effektivitetsberäkningar
1. Primer Validering och Optimering
Innan du använder ett nytt primerpar för kvantitativa experiment är det viktigt att validera dess prestanda. Att beräkna qPCR-effektivitet hjälper till att:
- Bedöma primerspecificitet och prestanda
- Optimera primerkoncentrationer
- Bestämma optimal annealingtemperatur
- Validera primerpar över olika mallkoncentrationer
2. Assay Utveckling och Validering
När nya qPCR-assays utvecklas är effektivitetsberäkningar avgörande för:
- Att säkerställa pålitlig kvantifiering över det dynamiska intervallet
- Validera den lägre gränsen för detektering
- Bekräfta assayreproducerbarhet
- Jämföra olika detektionskemier (SYBR Green vs. TaqMan-prober)
3. Genuttrycksstudier
I relativa kvantifieringsexperiment är det viktigt att känna till PCR-effektiviteten för:
- Att tillämpa lämpliga kvantifieringsmodeller (ΔΔCt vs. effektivitet-korrigerade modeller)
- Normalisera målgener mot referensgener med olika effektivitet
- Säkerställa noggranna fold-change beräkningar
- Validera resultat över olika experimentella förhållanden
4. Diagnostiska och Kliniska Tillämpningar
I kliniska och diagnostiska inställningar är qPCR-effektivitet viktig för:
- Att validera diagnostiska assays före klinisk implementering
- Att säkerställa konsekvent prestanda över olika provtyper
- Att uppfylla regulatoriska krav för assayvalidering
- Att övervaka kvalitetskontroll i rutinprovtagning
5. Miljö- och Livsmedelstestning
För miljö- och livsmedelssäkerhetsapplikationer hjälper effektivitetsberäkningar till att:
- Validera detektionsmetoder för patogener eller GMO:er
- Säkerställa konsekvent prestanda över komplexa provmatriser
- Bestämma detektionsgränser i utmanande prover
- Följa teststandarder och regleringar
Alternativ till Standardkurvmetoden
Även om standardkurvmetoden är den vanligaste metoden för att beräkna qPCR-effektivitet, finns det alternativa metoder:
1. Enkel Amplicon Effektivitetsanalys
Denna metod beräknar effektivitet från fluorescensdata av en enda amplifikationskurva, utan att kräva en utspädningsserie. Programvara som LinRegPCR analyserar den exponentiella fasen av individuella reaktioner för att bestämma effektivitet.
Fördelar:
- Ingen behov av utspädningsserie
- Kan beräkna effektivitet för varje individuell reaktion
- Användbar när provmaterial är begränsat
Nackdelar:
- Kan vara mindre noggrann än standardkurvmetoden
- Kräver specialiserad programvara för analys
- Mer känslig för bakgrundsfluorescensproblem
2. Absolut Kvantifiering med Digital PCR
Digital PCR (dPCR) ger absolut kvantifiering utan att kräva en standardkurva eller effektivitetsberäkningar.
Fördelar:
- Ingen behov av effektivitetsberäkningar
- Högre precision för låga abundansmål
- Mindre påverkad av hämmare
Nackdelar:
- Kräver specialiserad utrustning
- Högre kostnad per prov
- Begränsad dynamisk räckvidd jämfört med qPCR
3. Jämförande Kvantifieringsmetoder
Viss qPCR-analysprogramvara erbjuder jämförande kvantifieringsmetoder som uppskattar effektivitet utan en fullständig standardkurva.
Fördelar:
- Kräver färre prover än en komplett standardkurva
- Kan utföras tillsammans med experimentella prover
- Användbar för rutinanalys
Nackdelar:
- Kan vara mindre noggrann än en komplett standardkurva
- Begränsad validering av det linjära dynamiska intervallet
- Kan misslyckas med att upptäcka hämningsproblem
Historik om qPCR och Effektivitetsberäkningar
Utvecklingen av qPCR och effektivitetsberäkningar har utvecklats avsevärt under de senaste decennierna:
Tidig Utveckling (1980-talet-1990-talet)
Polymerase Chain Reaction (PCR) uppfanns av Kary Mullis 1983, vilket revolutionerade molekylärbiologin. Emellertid var traditionell PCR endast kvalitativ eller semi-kvantitativ. Det första realtids-PCR-systemet utvecklades i början av 1990-talet av Russell Higuchi och kollegor, som visade att övervakning av PCR-produkter när de ackumulerades (med hjälp av etidiumbromidfluorescens) kunde ge kvantitativ information.
Etablering av qPCR Standarder (1990-talet-2000-talet)
I takt med att qPCR-teknologin avancerade insåg forskare vikten av standardisering och validering. Begreppet PCR-effektivitet blev centralt för pålitlig kvantifiering:
- År 1998 introducerade Pfaffl effektivitetskorrigerade kvantifieringsmodeller
- Standardkurvmetoden för att beräkna effektivitet blev allmänt antagen
- Kommersiella qPCR-system med förbättrade detektionskemier dök upp
Moderna Utvecklingar (2000-talet-Nu)
Fältet har fortsatt att utvecklas med:
- Publicering av MIQE-riktlinjerna (Minimum Information for Publication of Quantitative Real-Time PCR Experiments) 2009, som betonar vikten av att rapportera PCR-effektivitet
- Utveckling av avancerad analysprogramvara för effektivitetsberäkningar
- Integrering av effektivitetsberäkningar i qPCR-instrument och programvara
- Framväxten av digital PCR som en komplementär teknik
Idag anses beräkning och rapportering av qPCR-effektivitet vara avgörande för publicering av tillförlitliga qPCR-data, och verktyg som denna beräknare hjälper forskare att följa bästa praxis inom området.
Kodexempel för att Beräkna qPCR Effektivitet
Excel
1' Excel-formel för att beräkna qPCR-effektivitet från lutning
2' Placera i cell B2 om lutningen finns i cell A2
3=10^(-1/A2)-1
4
5' Excel-formel för att konvertera effektivitet till procent
6' Placera i cell C2 om effektiviteten i decimal finns i cell B2
7=B2*100
8
9' Funktion för att beräkna effektivitet från Ct-värden och utspädningsfaktor
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 ' Beräkna linjär regression
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 ' Beräkna lutning
28 slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX)
29
30 ' Beräkna effektivitet
31 qPCR_Efficiency = (10 ^ (-1 / slope) - 1) * 100
32End Function
33R
1# R-funktion för att beräkna qPCR-effektivitet från Ct-värden och utspädningsfaktor
2calculate_qpcr_efficiency <- function(ct_values, dilution_factor) {
3 # Skapa logutspädningsvärden
4 log_dilutions <- log10(dilution_factor) * seq(0, length(ct_values) - 1)
5
6 # Utför linjär regression
7 model <- lm(ct_values ~ log_dilutions)
8
9 # Extrahera lutning och R-kvadrat
10 slope <- coef(model)[2]
11 r_squared <- summary(model)$r.squared
12
13 # Beräkna effektivitet
14 efficiency <- (10^(-1/slope) - 1) * 100
15
16 # Returnera resultat
17 return(list(
18 efficiency = efficiency,
19 slope = slope,
20 r_squared = r_squared,
21 intercept = coef(model)[1]
22 ))
23}
24
25# Exempelanvändning
26ct_values <- c(15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0)
27dilution_factor <- 10
28results <- calculate_qpcr_efficiency(ct_values, dilution_factor)
29cat(sprintf("Effektivitet: %.2f%%\n", results$efficiency))
30cat(sprintf("Lutning: %.4f\n", results$slope))
31cat(sprintf("R-kvadrat: %.4f\n", results$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 Beräkna qPCR-effektivitet från Ct-värden och utspädningsfaktor.
8
9 Parametrar:
10 ct_values (list): Lista över Ct-värden
11 dilution_factor (float): Utspädningsfaktor mellan på varandra följande prover
12
13 Returnerar:
14 dict: Ordbok som innehåller effektivitet, lutning, r_squared och intercept
15 """
16 # Skapa logutspädningsvärden
17 log_dilutions = np.log10(dilution_factor) * np.arange(len(ct_values))
18
19 # Utför linjär regression
20 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(log_dilutions, ct_values)
21
22 # Beräkna effektivitet
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 Plotta standardkurvan med regressionslinje.
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 # Generera punkter för regressionslinjen
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 Utspädning')
48 plt.ylabel('Ct Värde')
49 plt.title('qPCR Standardkurva')
50
51 # Lägg till ekvation och R² till plott
52 equation = f"y = {results['slope']:.4f}x + {results['intercept']:.4f}"
53 r_squared = f"R² = {results['r_squared']:.4f}"
54 efficiency = f"Effektivitet = {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# Exempelanvändning
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"Effektivitet: {results['efficiency']:.2f}%")
70print(f"Lutning: {results['slope']:.4f}")
71print(f"R-kvadrat: {results['r_squared']:.4f}")
72print(f"Intercept: {results['intercept']:.4f}")
73
74# Plotta standardkurvan
75plot_standard_curve(ct_values, dilution_factor, results)
76JavaScript
1/**
2 * Beräkna qPCR-effektivitet från Ct-värden och utspädningsfaktor
3 * @param {Array<number>} ctValues - Array av Ct-värden
4 * @param {number} dilutionFactor - Utspädningsfaktor mellan på varandra följande prover
5 * @returns {Object} Objekt som innehåller effektivitet, lutning, rSquared och intercept
6 */
7function calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor) {
8 // Skapa logutspädningsvärden
9 const logDilutions = ctValues.map((_, index) => index * Math.log10(dilutionFactor));
10
11 // Beräkna medelvärden för linjär regression
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 // Beräkna lutning och intercept
24 const slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX);
25 const intercept = (sumY - slope * sumX) / n;
26
27 // Beräkna R-kvadrat
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 // Beräkna effektivitet
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// Exempelanvändning
52const ctValues = [15.0, 18.5, 22.0, 25.5, 29.0];
53const dilutionFactor = 10;
54const results = calculateQPCREfficiency(ctValues, dilutionFactor);
55
56console.log(`Effektivitet: ${results.efficiency.toFixed(2)}%`);
57console.log(`Lutning: ${results.slope.toFixed(4)}`);
58console.log(`R-kvadrat: ${results.rSquared.toFixed(4)}`);
59console.log(`Intercept: ${results.intercept.toFixed(4)}`);
60Vanliga Frågor (FAQ)
Vad är en bra qPCR-effektivitet i procent?
En bra qPCR-effektivitet ligger typiskt mellan 90% och 110% (0,9-1,1). En effektivitet på 100% representerar perfekt fördubbling av PCR-produkten med varje cykel. Effektiviteter utanför detta intervall kan indikera problem med primerdesign, reaktionsvillkor eller närvaro av hämmare.
Varför är min qPCR-effektivitet större än 100%?
Effektiviteter som är större än 100% kan uppstå på grund av:
- Pipetteringsfel i utspädningsserien
- Närvaro av PCR-hämmare som påverkar högre koncentrationer mer än lägre
- Icke-specifik amplifikation eller primer-dimerer som bidrar till signalen
- Problem med baslinjekorrigering i qPCR-analysen
Vad indikerar ett lågt R²-värde i min standardkurva?
Ett lågt R²-värde (under 0,98) tyder på dålig linjäritet i din standardkurva, vilket kan orsakas av:
- Pipetteringsfel vid beredning av utspädningsserien
- Inkonsistent amplifikation över koncentrationsintervallet
- Att detekteringsgränser nås vid mycket låga eller höga koncentrationer
- PCR-hämning som påverkar vissa utspädningspunkter mer än andra
- Dålig primerprestanda eller icke-specifik amplifikation
Hur många utspädningspunkter bör jag använda för att beräkna qPCR-effektivitet?
För tillförlitliga effektivitetsberäkningar krävs ett minimum av 3 utspädningspunkter, men 5-6 punkter rekommenderas för mer exakta resultat. Dessa punkter bör täcka hela det dynamiska intervallet av förväntade mallkoncentrationer i dina experimentella prover.
Hur påverkar qPCR-effektivitet relativa kvantifieringsberäkningar?
I relativ kvantifiering med ΔΔCt-metoden antas lika effektivitet mellan mål- och referensgener (idealiskt 100%). När effektiviteten skiljer sig avsevärt:
- Kan den standard ΔΔCt-metoden leda till betydande kvantifieringsfel
- Effektivitetskorrigerade beräkningsmodeller (som Pfaffl-metoden) bör användas
- Felmarginalen ökar med större Ct-differenser mellan prover
Kan jag använda samma effektivitet för alla mina qPCR-experiment?
Nej, effektiviteten bör bestämmas för varje primerpar och bör revalideras:
- När nya primerpartier används
- När reaktionsvillkor eller mastermix ändras
- När man arbetar med olika provtyper eller extraktionsmetoder
- Regelbundet som en del av kvalitetskontrollen
Hur påverkar PCR-hämmare effektivitetsberäkningar?
PCR-hämmare kan:
- Minska den totala effektiviteten
- Påverka högre koncentrationsprover mer allvarligt
- Skapa icke-linjäritet i standardkurvan
- Leva till underskattning av målens överflöd
- Orsaka inkonsekvent amplifikation över replikat
Vad är skillnaden mellan qPCR-effektivitet och PCR-effektivitet?
Termerna används ofta omväxlande, men:
- qPCR-effektivitet hänvisar specifikt till effektiviteten som mäts i realtids kvantitativ PCR
- PCR-effektivitet kan hänvisa till det allmänna begreppet i vilken PCR-reaktion som helst
- qPCR-effektivitet mäts kvantitativt med hjälp av standardkurvor eller andra metoder
- Traditionell PCR-effektivitet bedöms ofta kvalitativt genom gelelektrofores
Hur kan jag förbättra min qPCR-effektivitet?
För att förbättra qPCR-effektiviteten:
- Optimera primerdesign (18-22 bp längd, 50-60% GC-innehåll, Tm runt 60°C)
- Testa olika annealingtemperaturer
- Optimera primerkoncentrationer
- Använd högkvalitativt DNA/RNA-mall
- Överväg att använda PCR-förstärkare för svåra mallar
- Säkerställ korrekt provberedning för att ta bort potentiella hämmare
- Testa olika kommersiella mastermixar
Kan jag jämföra prover med olika effektivitet?
Att jämföra prover med betydligt olika effektivitet rekommenderas inte eftersom:
- Det kan leda till betydande kvantifieringsfel
- Felmarginalen ökar med större Ct-differenser
- Om det är oundvikligt, måste effektivitetskorrigerade beräkningsmodeller användas
- Resultat bör tolkas med försiktighet och ytterligare validering
Referenser
-
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
Vår qPCR Effektivitetsberäknare erbjuder ett enkelt men kraftfullt verktyg för forskare att validera och optimera sina kvantitativa PCR-experiment. Genom att noggrant beräkna effektiviteten från standardkurvor kan du säkerställa pålitlig kvantifiering, felsöka problematiska assays och följa bästa praxis inom qPCR-experimentering.
Prova vår beräknare idag för att förbättra kvaliteten och tillförlitligheten i dina qPCR-data!
Återkoppling
Klicka på feedback-toasten för att börja ge feedback om detta verktyg
Relaterade verktyg
Upptäck fler verktyg som kan vara användbara för din arbetsflöde