Comment utiliser (3 étapes)
- Collez les données (Group, Sample, Ct_target, Ct_ref) ou chargez un CSV. Pour plusieurs références, utilisez Ct_ref1, Ct_ref2, ...
- Sélectionnez un groupe de calibrateur (ou un échantillon) et une méthode récapitulative (moyenne/médiane). Activez la correction Pfaffl si nécessaire.
- Cliquez sur Calculer pour afficher ΔCt/ΔΔCt, log2FC et replier les tableaux et les tracés. Les URL de partage conservent les mêmes paramètres.
Commande recommandée
- Tout d’abord, vérifiez l’efficacité avec une courbe standard → qPCR courbe standard
- Ensuite, calculez ΔCt / ΔΔCt (cette page)
- Si nécessaire, évaluez la variabilité ou l’importance → Intervalle de confiance et tests d'hypothèses
Allez plus loin
- Statistiques descriptives
Vérifier les distributions et les valeurs aberrantes
- Régression linéaire et corrélation
Comprendre les courbes standards
Saisie des données et options
Résultats (résumé)
Les résultats apparaîtront ici.
Résultats par ligne
| Rangée | Groupe | Échantillon | Ct_cible | Ct_réf | ΔCt | ΔΔCt | log2FC | plier | Valeur aberrante |
|---|
Les valeurs aberrantes ne sont pas supprimées automatiquement ; ils sont présentés comme candidats (basés sur l'IQR).
Résumé du groupe
| Groupe | n | log2FC moyenne | log2FCSD | log2FC SEM | plier la moyenne géométrique | fois la moyenne arithmétique |
|---|
Parcelles (log2FC / pli)
Étapes de calcul (Comment c'est calculé)
FAQ
Quelle est la différence entre ΔCt et ΔΔCt ?
ΔCt est la différence au sein de l'échantillon entre la cible et la référence. ΔΔCt est la différence par rapport à un calibrateur.
Quelle est l’hypothèse pour 2^-ΔΔCt ?
Il suppose généralement que les efficacités d’amplification cible et de référence sont égales ou similaires. Utilisez la correction Pfaffl si elles diffèrent.
Dois-je utiliser Fold ou Log2FC ?
log2FC est symétrique et plus simple pour les statistiques et les tracés. Fold est plus intuitif.
Comment sont gérés plusieurs gènes de référence ?
Lorsque Ct_ref1, Ct_ref2, etc. sont fournis, les valeurs de référence Ct sont agrégées avant de calculer ΔCt.
Quand dois-je utiliser la correction d'efficacité Pfaffl ?
Envisagez la correction Pfaffl lorsque les efficacités cible et de référence diffèrent considérablement.
Le partage URL inclut-il des données ?
Seuls les paramètres sont enregistrés ; les données ne sont pas incluses.
Outils associés
Références (notes)
Les hypothèses et les guides sur cette page sont des références générales. Pour la recherche/l’éducation, consulter les sources primaires au besoin.
Commentaires
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