Comment utiliser (3 étapes)
- Collez les données avec les en-têtes techniques
Group,Sample,Ct_targetetCt_ref, ou chargez un CSV. Ces en-têtes restent en anglais afin d’être reconnus par l’import. Pour plusieurs références, utilisezCt_ref1,Ct_ref2, etc. - 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 la variation relative dans les tableaux et les graphiques. Les URL de partage conservent les mêmes paramètres.
Ordre recommandé
- 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 données d'exemple sont déjà chargées. Avec JavaScript activé, ce résumé affiche ΔCt, ΔΔCt, log2FC et le changement de facteur.
Résultats par ligne
| Rangée | Groupe | Échantillon | Ct_cible | Ct_réf | ΔCt | ΔΔCt | log2FC | Variation relative | 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 moyen | Écart-type du log2FC | SEM du log2FC | Moyenne géométrique de la variation relative | Moyenne arithmétique de la variation relative |
|---|
Graphiques (log2FC / variation relative)
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.
L’URL de partage inclut-elle 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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