spss分析qpcr数据_这款免费的网页版工具，轻松搞定你的 qPCR 数据统计分析

众所周知,qPCR 从来就不是让人省心的实验。
小心提拿 RNA 标本,细心呵护每一个样本；认真寻找最佳反应曲线,生怕引物探针失灵导致实验失败；终于登顶的最后一站,获取了一堆 Cq 值,然而 SPSS 和 R 语言虽然强大但使用起来略显复杂,尤其是对于非专业统计人员来说更是望而却步。
终于迎来了福音——SATQPC这个网页版工具应运而生：
它无需下载安装,使用便捷；
严格遵循 MIQE 指南设计；
支持生成图表、t 检验以及方差分析(事后检验采用 Tukey Test)。
闲话不多说,直接上干货：
比如研究小鼠不同处理时间点(0h、2h、4h)对三个靶标基因(Gene1、Gene2、Gene3)的影响时,以Ref1、Ref2、Ref3作为参照基因设置对照组(col)和处理组(M),并保证两个技术学重复(即Sample Name完全相同)与三个生物学重复(即Sample Name后缀的小鼠1、2与3)。
按照导出 Cq 值至Excel 或 txt文件中(第二行记录扩增效率值域),缺失值用NA表示。
图文教程：

1. 比如要研究处理后小鼠的三个靶标基因(Gene1,Gene2,Gene3)随时间(0h,2h,4h)的变化情况,...

访问 SATQPCR 网页后，在线界面中找到并点击「SATQPCR Tool」按钮即可直接引导至数据上传页面；随后单击「选择文件」按钮以上传 example 格式的数据文件

如果需要进行 ANOVA 分析 ，请确保勾选 Yes 选项并导入 Factor 文件。该文件将包含变量数量等关键数据，请参考下图展示的实验设计：该研究涉及处理因素和时间两个考察维度（其中处理因素包含两个变量：处理 M 和未处理 Col），时间维度则有三个测量点。完成参数设置后点击 upload 进行分析。

数据上传成功后系统会自动识别重复的数据量。\n\n内参基因的选择方式有两种：\n一种是用户自行指定（fixed），另一种是程序依据算法3自动筛选出最稳定的基因（calculated）。\n此外，还允许选择2个或3个基因进行分析。\n\n同时可以选择特定样本（如col0h1）作为对照组建立图表。\n误差线可选用标准误SE或标准差SD进行表示。\n最后点击Submit提交处理流程

电子文档中包含了表达量数据、柱状图以及统计检验三项内容。方便用户直接下载压缩后的结果文件。

6. normalized data文件中记录了每个目标基因的标准化表达值。 Gene柱状图通过展示不同样本中特定目标基因的表达情况（col0h1作为对照组），直观反映了各组间的差异性；而Sample柱状图则通过比较同一样本内各目标基因的差异性分布。

7. Sign.test 文件记录了特定基因在不同样本中的表达水平经过t检验所得的p值矩阵。例如，在图中以 Gene1 为例，可以看出 col0h1 样本与其他样本间的统计学差异极为显著（p<0.01）。

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tukeyTEST 分析报告展示了各基因间的差异比较结果。具体包括差异值（diff）、95% 的家庭置信区间（lwr 和 upr），以及p值等关键指标。

这个工具是否足够简单？它不仅简化了数据分析流程而且确保了准确性是我们做数据分析的目标。我们的数据分析目标是既简化流程又确保准确性。然而对于许多人的理解而言最后的统计分析结果依然存在一定的挑战性。
此外我会发布一篇关于qPCR数据分析方法及其常见错误的文章 这篇文章将详细介绍各种可能出现的问题并提供实用建议 以便帮助大家更好地掌握qPCR数据分析技术。
这些工具可以帮助您更好地理解qPCR数据 无论是实时定量 PCR还是标准曲线构建 qSatQpcr都是一个功能强大的资源 它能够提高实验效率并减少人为误差。
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图片来源： 作者提供 封面来源：站酷海洛 Plus

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