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【qPCR计算工具】使用教程及程序更新

【qPCR计算工具】使用教程及程序更新

作者: 小折线 | 来源:发表于2020-08-11 16:26 被阅读0次

常常有读者朋友在后台问我,我的qPCR程序如何使用,程序能不能识别三个样本,四个基因,五个平行之类的

所以今天特地出一个教程,顺便给程序增加了一个贴心的小功能!

话不多说,我们开始咯!

01 数据格式

所有的数据分析,无论是计算还是作图,数据格式都是关键。合适的数据格式才能清楚、高效、准确的表达数据。

我相信,大家很多时候做qPCR的时候,表格格式是这样的:

Sample1 Sample2 Sample3
GeneA ... .... ...
GeneB ... ... ...
GeneC ... ... ...

但是,这样会面临非常大的问题,就是平行怎么放?

如果你一定要放,平行自然可以放进去,比如三个平行可以并排横着或者竖着放进 ...的位置。

但是,这样格式的数据,限制很大, 比如

你可以很方便的求出平均值吗?

如果你使用公式计算,怎么兼容不同平行个数的情况?

如果你的样本有好几个水平的处理,又要怎么表示?

结果,许多同学的表格就成了这样:

为了表示用了4种质粒,每种质粒三种处理,每种处理要测三个基因,每个基因三个平行(图中的一个单元格...,实际是三个单元格,一组平行,我偷个懒)

image.png

不夸张的说,我见过太多这样的表了。除了看起来好理解一些,灵活性和表达能力上欠缺很多。

那要怎么才能清楚、高效,准确的表达数据呢?

其实很简单,标签化。

什么叫标签化,其实很简单,就是通过对每一个数值附加标签的方式来标注信息。

比如,我有一次实验,有2个样本,3个基因,4个平行,也就是我最后的Ct值有2x3x4 = 24个值,我们给这24个值贴标签,每个值有两个标签,分别是对应的样本和所检测的基因。如图:

image.png

注意,qPCR技术相对定量计算中,因为我们不区分平行,所以这里不标。

我再举个例子:(就那用上面的例子,四种质粒,三种处理,三个平行)

image.png

我们使用一列记录Ct值,一列记录基因,一列记录处理条件,还有一列记录质粒等。

大家可以看到,这种方法下数据由宽变长,所以这种数据格式也叫长数据格式,利用这个原理,可以对每个孔添加非常多列的信息。

那么,我说了那么多,他有哪些好处呢?

  • 这样的数据格式支持无限维度的数据,不是只有样本基因两个维度
  • 这样的数据,利用Excel的pivot table可以几秒计算每个分组的均值,方差等
  • 这样的数据在主流数据编程语言中做统计和作图都无比方便,有时这种格式是必须的(ggplot)
  • 最最重要,绝大多数的qPCR机器,ABI或者Roche,导出的数据都是这种格式,这就意味着,在使用我的程序时,你导出数据后Ctrl C + V就完事了。

02 统计计算

来到了愉快的一键出图的环节了,不过在开始计算之前,还需要再做一件事,那就是指定内参基因和对照组。

本次更新就非常人性化地自动统计了数据表中的基因和样本,无需手动输入,只需要在下拉选择框中点选就可以啦,从此避免了输错的可能。

然后,轻轻按下计算键!

Demo.gif

本程序对基因和样本不做任何限制,你可以任意名字,任意数量,任意平行,甚至某些分组三个平行,某些两个平行(有时点样失误,删除单个孔)都不受影响,这就是标签化的数据格式带来的便利!

另外,该程序不仅可以计算相对表达量(2^-ddCt法),还自动出图,自动添加误差线,自动进行T-test计算p值。

有了它,真正让少儿科研成为可能,小学生也可以做qPCR数据分析啦!

心动了吗?

【qPCR计算工具】领取,请微信公众号后台回复qPCR

喜欢的话,记得三连哦!我们下期再见!

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