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qPCR Normalização

Calculadora ΔCt / ΔΔCt (expressão relativa)

Cole os valores qPCR Ct para calcular ΔCt/ΔΔCt e expressão relativa (2^-ΔΔCt). Suporta seleção de calibradores, múltiplos genes de referência, correção de eficiência Pfaffl, gráficos, registros de etapas, CSV/LaTeX e URLs de compartilhamento.

Todos os cálculos são executados no seu navegador; os dados não são enviados. Apenas para uso em pesquisa/educação. Não para diagnóstico.

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Como usar (3 passos)

  1. Cole os dados (Grupo, Amostra, Ct_target, Ct_ref) ou carregue um CSV. Para referências múltiplas, use Ct_ref1, Ct_ref2, ...
  2. Selecione um grupo de calibradores (ou amostra) e método de resumo (média/mediana). Ative a correção Pfaffl se necessário.
  3. Clique em Calcular para mostrar ΔCt/ΔΔCt, log2FC e dobra em tabelas e gráficos. Os URLs de compartilhamento mantêm as mesmas configurações.

Pedido recomendado

  1. Primeiro, verifique a eficiência com uma curva padrãoqPCR curva padrão
  2. A seguir, calcule ΔCt / ΔΔCt (esta página)
  3. Se necessário, avalie a variabilidade ou significânciaIntervalo de confiança e testes de hipótese

Vá mais fundo

Entrada de dados e opções

Os padrões são exemplos. A seleção de uma predefinição atualiza as entradas e configurações imediatamente. Para seus próprios dados, cole e clique em Calcular.

Resultados (resumo)

Os resultados aparecerão aqui.

Resultados por linha

Linha Grupo Amostra Ct_target Ct_ref ΔCt ΔΔCt log2FC dobrar Atípico

Os valores discrepantes não são removidos automaticamente; eles são mostrados como candidatos (com base em IQR).

Resumo do grupo

Grupo n média log2FC log2FCSD log2FC SEM dobrar média geométrica dobra a média aritmética

Gráficos (log2FC / dobra)

Etapas de cálculo (como é calculado)

    FAQ

    Qual é a diferença entre ΔCt e ΔΔCt?

    ΔCt é a diferença dentro da amostra entre o alvo e a referência. ΔΔCt é a diferença relativa a um calibrador.

    Qual é a suposição para 2^-ΔΔCt?

    Geralmente assume que as eficiências de amplificação alvo e de referência são iguais ou semelhantes. Use a correção Pfaffl se forem diferentes.

    Devo usar fold ou log2FC?

    log2FC é simétrico e mais fácil para estatísticas e gráficos. Dobrar é mais intuitivo.

    Como são tratados múltiplos genes de referência?

    Quando Ct_ref1, Ct_ref2, etc. são fornecidos, os valores de referência Ct são agregados antes de calcular ΔCt.

    Quando devo usar a correção de eficiência Pfaffl?

    Considere a correção Pfaffl quando as eficiências alvo e de referência diferirem substancialmente.

    O compartilhamento URL inclui dados?

    Somente as configurações são salvas; os dados não estão incluídos.

    Referências (notas)

    As suposições e guias nesta página são referências gerais. Para pesquisa/educação, consulte fontes primárias conforme necessário.

    Comentários

    Compartilhe perguntas ou melhorias (os comentários são carregados depois que você clica no botão).