这款免费的网页版工具，轻松搞定你的 qPCR 数据统计分析
发布时间：2024-11-09 浏览次数：0
返回列表众所周知，qPCR 从来就不是让人省心的实验。小心翼翼的提 RNA，宝贝一样的呵护起来；兢兢业业的摸索最佳温度梯度，生怕引物探针一言不合就「罢工」；好不容易跋山涉水来到最后一关，拿到了一大堆 Cq 值，可大神级的 SPSS、R 语言听起来就头大，更惶论轻松掌握了，不擅长统计分析的你是不是欲哭无泪？
全称：short for Statistical Analysis Tool for Quantitative PCR Data它是免费的网页版工具，无需安装软件，简单易用；完全遵循 MIQE 指南设计2（扩增效率、内参基因的选择等）；支持图片生成、t 检验和方差分析（事后检验采用 Tukey Test）。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）的表达水平变化，有三个基因（Ref1、Ref2、Ref3）作为参照基因。设置 Control 组（col）和处理组（M），有两个技术学重复（Sample Name 完全相同）和三个生物学重复（即 Sample Name 的后缀，小鼠 1、2 和 3）。按照下图所示导出 Cq 值到 Excel 或者 txt，其中第二行为扩增效率，没有数值用 NA 表示。
cription-url="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFGa8IicRkjVoBL9qybiaOiaYayj9359phdJCZQ0zTfumFj7z9wqWQp7PPQ/?wx_fmt=png" data-ratio="0.7366362451108214" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFGa8IicRkjVoBL9qybiaOiaYayj9359phdJCZQ0zTfumFj7z9wqWQp7PPQ/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="767" height="203.75165pt" style="width: 645px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;visibility: visible !important;" width="276.59738pt" />2. 进入 SATQPCR 网页，点击「SATQPCR Tool」按钮即可到达数据上传页面。点击「选择文件」按钮将 example 数据文件上传。
cription-url="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFP4V8PcRx4iarFTuAcBV5OmibMeI78Mgo8jeW9LLlIPSIO5k4ECibiaYmCg/?wx_fmt=png" data-ratio="1.046195652173913" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFP4V8PcRx4iarFTuAcBV5OmibMeI78Mgo8jeW9LLlIPSIO5k4ECibiaYmCg/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="736" height="253.14842pt" style="width: 645px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;visibility: visible !important;" width="241.99875pt" />3. 如果要做 ANOVA 分析，则需要选择 Yes 选项，同时上传 Factor 文件。该文件含有变量的数量等信息，如下图所示，该实验包含处理因素和时间两个考察维度，处理因素有两个变量（处理 M 和不处理 col），时间有三个变量。上传后点击 upload。
cription-url="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFCziaboPyicoJWagdrWJ12aw1vM3cYA2lKqSib7gzL26KtZnEKyJibhlxQA/?wx_fmt=png" data-croporisrc="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFCziaboPyicoJWagdrWJ12aw1vM3cYA2lKqSib7gzL26KtZnEKyJibhlxQA/?wx_fmt=png" data-cropx1="0" data-cropx2="326" data-cropy1="0" data-cropy2="291.9233449477352" data-ratio="0.8926380368098159" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFnicRyPz16LEx4QYvHibxmeTFg7CnianPGYG0ibyUBibzDcWK3FyK6SXuA8w/640?wx_fmt=jpeg" data-type="jpeg" data-w="326" style="background-color: rgb(238, 237, 235);border-width: 1px;border-style: solid;border-color: rgb(238, 237, 235);background-size: 22px;background-position: center center;background-repeat: no-repeat;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;height: 512.374px !important;width: 574px !important;" />内参基因可以由用户自己指定（fixed）或者由程序根据算法3自动寻找最稳定表达的基因（calculated），数量可以选择 2 个或者 3 个。同时可以选择以某一个样本（如 col0h1）为 control 来建图，误差线可选择标准误 SE 或者标准差 SD。点击 Submit 提交。
cription-url="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFeEK3IBqlQum2f4bw8I9a5fCC9khics3iaHIXeHRpgBCauWgnK8hwH5pg/?wx_fmt=png" data-ratio="0.9808153477218226" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFeEK3IBqlQum2f4bw8I9a5fCC9khics3iaHIXeHRpgBCauWgnK8hwH5pg/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="834" height="239.7767pt" style="width: 645px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;visibility: visible !important;" width="244.46669pt" />5. 数据文件中包括表达量数据、柱状图和统计检验三部分，可以直接点击下载压缩的结果文件。
cription-url="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFAiavBsxR0tB9gd9pniaYCB2gZLhWX6MKgDjicyicAc643XhODB7SKrX46Q/?wx_fmt=png" data-ratio="0.35899230230930723" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFAiavBsxR0tB9gd9pniaYCB2gZLhWX6MKgDjicyicAc643XhODB7SKrX46Q/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="1429" height="144.94725pt" style="width: 645px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;visibility: visible !important;" width="403.78156pt" />6. Normalize_Data 文件中包含每个靶标基因的均一化表达量。Gene_柱状图展示了不同的 sample 中特定靶标的表达量（以 col0h1 为 control），Sample_柱状图展示了同一 sample 中不同靶标的表达量。
cription-url="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFdaytibhJq9ejMqibts4eibb0EL6yPdBJzjex60IX12eq2eKOKxHbMibhFg/0?wx_fmt=png" data-ratio="0.5061295971978984" data-s="300,640" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFdaytibhJq9ejMqibts4eibb0EL6yPdBJzjex60IX12eq2eKOKxHbMibhFg/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="571" style="width: 645px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;visibility: visible !important;" />7. Sign.test 文件展示了特定靶标在不同样本中表达量的 t-test 检验的 p 值矩阵，下图以 Gene1 为例，可以看到 col0h1 样本与其他样本均有极显著的统计学差异（p＜0.01）。
cription-url="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFk6EHic0nZ7JePhTdOrv8V8rcuPDjYOwgOO3kibiaby7tAThf3uSiaYbt8Q/?wx_fmt=png" data-ratio="0.3875968992248062" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFk6EHic0nZ7JePhTdOrv8V8rcuPDjYOwgOO3kibiaby7tAThf3uSiaYbt8Q/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="774" height="123.117714pt" style="width: 645px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;visibility: visible !important;" width="317.6437pt" />8. summaryANOVA 及 summaryANOVA2 分别展示了单因素和双因素的 ANOVA 检验结果。该实验中我们需要参考双因素的检验结果，可以看到 Treatment 因素具有极显著的统计学差异（双星号表示，最后一行有标注说明），这样需要对 Treatment 因素进行 Tukey Test。
cription-url="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFO8IzRWibxAZzzNiaOneNSMg0owicIOicJYQbkT3mfQbJYYzma7ia9xyKRWA/?wx_fmt=png" data-ratio="0.3619402985074627" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFO8IzRWibxAZzzNiaOneNSMg0owicIOicJYQbkT3mfQbJYYzma7ia9xyKRWA/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="804" height="114.218735pt" style="width: 645px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;visibility: visible !important;" width="315.57315pt" />9. tukeyTEST 给出了不同基因的检验结果，包括差值（diff）、95% family-wise 置信区间（lwr 和 upr）及 p 值。
cription-url="https://mmbiz.qlogo.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFh8Y86CYChic867ibyClGexJmtHe7rNMOJ2gAeUojjg0JfBVicJGlFQSMQ/?wx_fmt=png" data-ratio="0.4482288828337875" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/DvmRKVEib8MejvurgB3T0AjbqEwTkr8mFh8Y86CYChic867ibyClGexJmtHe7rNMOJ2gAeUojjg0JfBVicJGlFQSMQ/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="734" height="157.53197pt" style="background-color: rgb(238, 237, 235);border-width: 1px;border-style: solid;border-color: rgb(238, 237, 235);background-size: 22px;background-position: center center;background-repeat: no-repeat;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;height: 289.108px !important;width: 645px !important;" width="351.4546pt" />简化流程而又不出错是我们做数据分析的目标，这个网站都帮我们想到了。可能很多人对最后的统计分析的解读无所适从，接下来我会推送一篇详细的关于 qPCR 数据统计分析的文章，对其中可能犯的错误一一列出，希望能够帮到大家。http://satqpcr.sophia.inra.fr/cgi/home.cgi 1. Rancurel, Corinne, et al. "SATQPCR: Website for statistical analysis of real-time quantitative PCR data." Molecular and cellular probes 46 (2019): 101418.2. Bustin, Stephen A., et al. "The MIQE guidelines: minimum information for publication of quantitative real-time PCR experiments." Clinical chemistry 55.4 (2009): 611-622.3. Vandesompele, Jo, et al. "Accurate normalization of real-time quantitative RT-PCR data by geometric averaging of multiple internal control genes." Genome biology 3.7 (2002): research0034-1.
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