qPCR เป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อนที่ใช้ในการวัดปริมาณ DNA ในตัวอย่างโดยใช้ PCR . qPCR ย่อมาจากคำว่า ปฏิกิริยาลูกโซ่โพลีเมอเรสเชิงปริมาณ . แม้ว่าจะเป็นขั้นตอนขั้นสูง แต่เราสามารถวิเคราะห์ .ได้ qPCR ข้อมูลใน Excel ในบทความนี้เราจะแสดงให้คุณเห็นสอง วิธีการวิเคราะห์ qPCR ข้อมูลใน Excel หากคุณอยากรู้จักพวกเขา ดาวน์โหลดคู่มือการฝึกปฏิบัติของเราและติดตามเรา
ดาวน์โหลดสมุดแบบฝึกหัดเล่มนี้เพื่อฝึกฝนในขณะที่คุณกำลังอ่านบทความนี้
การวิเคราะห์ qPCR คืออะไร
qPCR หรือ ปฏิกิริยาลูกโซ่โพลีเมอเรสเชิงปริมาณ เป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อนที่ใช้ในการวัดปริมาณ DNA ในตัวอย่างโดยใช้ PCR (ปฏิกิริยาลูกโซ่โพลีเมอเรส) . มีสองวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูล qPCR
วิธี Double Delta Ct
ในปี 2544 Livak และ ชมิตต์เกน เรียกขั้นตอนการวิเคราะห์นี้ว่า Double Delta Ct กระบวนการ. เป็นกรณีเฉพาะของ Pfaffl กระบวนการ. ตามวิธีนี้ เราต้องใส่ สอง ชุดข้อมูลการทดลองโดยเฉลี่ย (การทดสอบด้วยยีนทดสอบ และ การทดลองยีนการดูแลทำความสะอาด ) และควบคุมข้อมูล (การควบคุมยีนที่ทดสอบแล้ว และ การควบคุมยีนในการดูแลทำความสะอาด ). โดยใช้ค่าเหล่านี้ เราจะได้ค่า ∆CTE และ ∆CTC ตามลำดับ
ค่าของ ∆CTE แสดงถึงมูลค่าการหักของ Gene Tested Experimental (TE) และ Housekeeping Gene Experimental (HE) . นิพจน์ทั่วไปของ ∆CTE คือ:
ในทำนองเดียวกัน ค่าของ ∆CTC หมายถึงมูลค่าการหักของ Housekeeping Gene Control (HC) จาก การควบคุมด้วยยีน (TC) . นิพจน์ทางคณิตศาสตร์ของเทอมนี้คือ:
หลังจากนั้นเราต้องประมาณค่า ∆∆Ct . สูตรการหาค่าของ ∆∆Ct คือ:
สุดท้าย เราจะประเมิน อัตราส่วนการแสดงออกของยีน . ตามวิธีนี้ เราถือว่า ประสิทธิภาพไพรเมอร์ สำหรับทั้งยีนทดลองและยีนควบคุม 100% . ดังนั้นการแสดงออกของ อัตราส่วนการแสดงออกของยีน คือ:
วิธีฟาฟเฟิล
Pfaffl method เป็นวิธีการทั่วไปสำหรับ qPCR การวิเคราะห์. วิธีการนี้มีความคล้ายคลึงกับ Double Delta Ct กระบวนการ. อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพไพรเมอร์ ค่าในวิธีนี้ไม่ใช่ 100% . จะเป็นเลขอะไรก็ได้ โดยปกติ ค่านี้จะอยู่ระหว่าง 90% ถึง 110% สำหรับทั้ง ยีนดูแลบ้าน (HKG) และ ยีนที่น่าสนใจ (GOI) . ในปี 2544 Michael Pfaffl เสนอสูตรการวิเคราะห์นี้ใน การวิจัยกรดนิวคลีอิก วารสาร
ในแนวทางนี้ เราต้องป้อนข้อมูลสองชุด โดยใช้ข้อมูลนี้ เราคำนวณค่าเฉลี่ยของพวกมัน จากนั้น เราประมาณการค่าเฉลี่ยของตัวอย่างกลุ่มควบคุม จากนี้เราจะกำหนดมูลค่าของ ∆Ct . นิพจน์ของ ∆Ct คือ:
นอกจากนี้ สูตรทางคณิตศาสตร์เพื่อวิเคราะห์ อัตราส่วนการแสดงออกของยีน คือ:
2 วิธีง่ายๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูล qPCR ใน Excel
ในการแข่งขันครั้งนี้ เราจะวิเคราะห์ qPCR ข้อมูลสำหรับ สาม หรือ ห้า ตัวอย่างข้อมูล ก่อนอื่นเราจะทำการวิเคราะห์สำหรับ Double Delta Ct วิธีแล้วเราจะสาธิต วิธี Pfaffl .
1. วิเคราะห์ข้อมูล qPCR ด้วยวิธี Double Delta Ct
สำหรับการวิเคราะห์ qPCR ข้อมูลผ่าน Double Delta Ct วิธี เราพิจารณาชุดข้อมูลของ ห้า ดีเอ็นเอ ตัวอย่าง ในวิธีนี้เราต้องพิจารณาถึงคุณค่าของ PCR Primer Efficiencies สำหรับทั้งยีนทดลองและยีนควบคุมคือ 100% . นอกจากนี้เรายังสามารถอ้างได้ว่านี่เป็นกรณีเฉพาะของวิธี Pfaffl ขั้นตอนจะวิเคราะห์ดังนี้:
📌 ขั้นตอน:
- ก่อนอื่น ป้อนค่ายีนทั้งหมดให้ถูกต้องตามที่แสดงในภาพ เราต้องป้อนค่าการทดลองทั้งหมดของ Gene Tested Experimental(TE) และ Housekeeping Gene Experimental(HE) ในคอลัมน์ B และ C ในทำนองเดียวกัน ให้ป้อนค่าควบคุมทั้งหมดของ Gene Tested Control(TC) และ Housekeeping Gene Control(HC) ในคอลัมน์ D และ อี ตามลำดับ
- ตอนนี้ ในเซลล์ F5 เพื่อคำนวณค่าของ ∆CTE ให้เขียนสูตรต่อไปนี้
=B6-C6
- กด Enter .
- ในทำนองเดียวกัน การประมาณค่าของ ∆CTC ให้เขียนสูตรต่อไปนี้ในเซลล์ G5 .
=D6-E6
- อีกครั้ง กด Enter .
- จากนั้น เลือกเซลล์ H5 และเขียนสูตรต่อไปนี้เพื่อรับค่า ∆∆Ct .
=F6-G6
- กดปุ่ม Enter .
- สุดท้าย การคำนวณค่าของ อัตราส่วนการแสดงออกของยีน หรือ 2^(−∆∆Ct) ให้เขียนสูตรต่อไปนี้ในเซลล์ I5 .
=2^(-H6)
- กด Enter เป็นครั้งสุดท้าย
- หลังจากนั้น เลือกช่วงของเซลล์ F6:I6 .
- ดับเบิลคลิก บน เติมที่จับ ไอคอนเพื่อคัดลอกสูตรขึ้นไปแถว 10 .
- คุณจะได้ค่าของ อัตราส่วนการแสดงออกของยีน สำหรับทุกตัวอย่าง
ดังนั้น เราสามารถพูดได้ว่าวิธีการของเราทำงานได้อย่างสมบูรณ์ และเราสามารถวิเคราะห์ qPCR ข้อมูลใน Excel
🔍 การตีความผลลัพธ์
ค่าของ อัตราส่วนการแสดงออกของยีน จาก 0.6507 ในเซลล์ I5 หมายถึงตัวอย่างยีนในสภาวะที่ทดสอบ เกี่ยวกับเงื่อนไขการควบคุม ทั้งหมดได้รับการทำให้เป็นมาตรฐานสำหรับยีนการดูแลทำความสะอาดของเรา ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถพิจารณาเป็นเปอร์เซ็นต์ได้ 0.6507 หมายถึง 65.07% การแสดงออกของยีนในสภาวะที่ทดสอบ ด้วยเงื่อนไขการควบคุม .ของเรา .
อ่านเพิ่มเติม:วิธีวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Excel (6 วิธีที่มีประสิทธิภาพ)
การอ่านที่คล้ายกัน
- วิธีวิเคราะห์ข้อมูลการขายใน Excel (10 วิธีง่ายๆ)
- [แก้ไขแล้ว:] การวิเคราะห์ข้อมูลไม่แสดงใน Excel (โซลูชันที่มีประสิทธิภาพ 2 รายการ)
- วิธีวิเคราะห์ข้อมูลขนาด Likert ใน Excel (ด้วยขั้นตอนด่วน)
- วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพจากแบบสอบถามใน Excel
2. วิเคราะห์ qPCR โดยใช้วิธี Pfaffl
ในแนวทางนี้ เราจะใช้ วิธี Pfaffl . ความแตกต่างหลักระหว่างวิธีนี้กับ Double Delta Ct วิธีอยู่ในค่าของ PCR Primer Efficiencies สำหรับทั้งยีนทดลองและยีนควบคุมซึ่งไม่ใช่ 100% . ในตัวอย่างนี้ เราจะถือว่า Primer Efficiency ค่าของทั้งสองกรณี สำหรับ ยีนดูแลบ้าน ตัวอย่าง เราคิดว่าค่าของ Primer Efficiency คือ 93% ในขณะที่สำหรับ ยีนที่น่าสนใจ ค่านี้จะเป็น 101%. ขั้นตอนของวิธีนี้มีดังนี้:
📌 ขั้นตอน:
- ในตอนแรก ให้ป้อนค่ายีนทั้งหมดอย่างถูกต้องตามที่แสดงในภาพ เราต้องป้อน ได้รับการรักษา . ทั้งสองชุด และ ควบคุม ค่ายีนของ House Keeping Gene (HKG) และ ยีนที่น่าสนใจ (GOI) . ชุดยีนทั้งสองแสดงว่า Ct-1 และ Ct-2 ตามลำดับ
- ขั้นแรก เราจะทำการคำนวณทั้งหมดสำหรับ House Keeping Gene (HKG) ส่วน.
- ตอนนี้ เราจะหาค่าเฉลี่ยของทั้งสองชุด สำหรับสิ่งนั้น เราจะใช้ฟังก์ชัน AVERAGE
- เขียนสูตรต่อไปนี้ในเซลล์ E6 .
=AVERAGE(C6:D6)
- กด Enter .
- จากนั้น ดับเบิลคลิก บน เติมที่จับ ไอคอนเพื่อคัดลอกสูตรไปยังเซลล์ E11 .
- หลังจากนั้นเราต้องประมาณค่าเฉลี่ยของ สาม ควบคุมค่า
- สำหรับสิ่งนั้น ให้จดสูตรต่อไปนี้ในการผสาน F6
=AVERAGE(E9:E11)
- กดปุ่ม Enter .
- ตอนนี้ เลือกเซลล์ G6 และเขียนสูตรต่อไปนี้เพื่อรับค่า ∆Ct . ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ป้อนการอ้างอิงเซลล์สัมบูรณ์ สำหรับเซลล์ F6 .
=E6-$F$6
- อีกครั้ง ให้กดปุ่ม Enter .
- จากนั้น ดับเบิลคลิก บน เติมที่จับ ไอคอนเพื่อคัดลอกสูตรไปยังเซลล์ G11 .
- การคำนวณทั้งหมดของเราสำหรับ House Keeping Gene (HKG) เสร็จเรียบร้อย
- ในทำนองเดียวกัน ทำตามขั้นตอนเดียวกันเพื่อดำเนินการคำนวณทั้งหมดสำหรับ ยีนที่น่าสนใจ (GOI) ส่วน.
- สุดท้าย ในเซลล์ O6 ให้เขียนสูตรต่อไปนี้เพื่อรับค่าอัตราส่วนนิพจน์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่า การอ้างอิงเซลล์สัมบูรณ์ สำหรับเซลล์ N6 และ H6 .
=($N$6^M6)/($H$6^G6)
- กด Enter เป็นครั้งสุดท้าย
- ตอนนี้ ดับเบิลคลิก บน เติมที่จับ ไอคอนเพื่อคัดลอกสูตรไปยังเซลล์ O11 .
- คุณจะได้ค่าอัตราส่วนนิพจน์สำหรับทุกตัวอย่าง
ดังนั้น เราสามารถพูดได้ว่าวิธีการของเราทำงานสำเร็จ และเราสามารถวิเคราะห์ qPCR ข้อมูลใน Excel
บทสรุป
นั่นคือจุดสิ้นสุดของบทความนี้ ฉันหวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับคุณ และคุณจะสามารถวิเคราะห์ qPCR ข้อมูลใน Excel โปรดแบ่งปันข้อสงสัยหรือคำแนะนำเพิ่มเติมกับเราในส่วนความคิดเห็นด้านล่างหากคุณมีคำถามหรือคำแนะนำเพิ่มเติม
อย่าลืมตรวจสอบเว็บไซต์ของเรา ExcelDemy สำหรับปัญหาและแนวทางแก้ไขที่เกี่ยวข้องกับ Excel หลายประการ เรียนรู้วิธีการใหม่ๆ และเติบโตต่อไป!
บทความที่เกี่ยวข้อง
- วิธีวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel โดยใช้ Pivot Tables (9 ตัวอย่างที่เหมาะสม)
- วิเคราะห์ข้อมูลที่ปรับขนาดตามเวลาใน Excel (ด้วยขั้นตอนง่ายๆ)
- วิธีวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพใน Excel (ด้วยขั้นตอนง่ายๆ)
- ดำเนินการกรณีศึกษาโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูล Excel
- วิธีวิเคราะห์ข้อมูลข้อความใน Excel (5 วิธีที่เหมาะสม)
