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实验技巧 | MDL支招,搞定qPCR数据分析

人阅读 发布时间:2023-05-23 08:40

小伙伴们,又是做qPCR实验的一天,有没有怀着忐忑又期待的心情去点开“analysis”的呢?点开之后,发现扩增曲线不正常,或者Cq值过大,又或者SD值太高,那这样的实验结果还靠谱吗?

现在让MDL分子实验室主管告诉你,qPCR实验的成功与否,关键在于各组数据是否达到判定标准以及是否符合实验预期,小小的qPCR实验它可以变得很简单,也可以变得很复杂,如何抓住qPCR数据分析的关键,是分析qPCR结果可信度的第一步。

qPCR数据分析主要是利用Cq值进行计算,所以我们需要了解qPCR反应中几个重要的参数,根据参数的表现来进行实验评估:

扩增曲线:图1反映的是荧光信号变化量的对数与qPCR反应循环数的关系。图2反映的是随着qPCR反应的进行相应的荧光信号的变化,比较直观,但是指数期很短。标准的扩增曲线是呈现出“S”型,具有特征性的形状:首先背景信号,然后是三个增长阶段(指数增长期、线性增长期和平台期)。

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图1:扩增曲线对数图谱。

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图2:扩增曲线线性图谱。

基线:通常3-15个循环时,荧光信号变化不大,变化趋势接近于一条直线,即扩增曲线的水平部分,这样的直线就是基线。同一次反应中针对不同的基因需单独设置基线。

阈值:是一个荧光强度值,穿过阈值与X轴平行的直线称为阈值线,自动设置是3-15个循环的荧光信号的标准偏差的10倍。手动设置是置于指数扩增期,刚好可以清楚地看到荧光信号明显增强。同一次反应中针对不同的基因可单独设置阈值,但对于同一个基因扩增一定要用同一个阈值。

Cq值:qPCR扩增过程中,扩增产物的荧光信号达到设定的阈值时所经过的扩增循环次数,与起始浓度的对数成线性关系。分析定量时一般取Cq:15-35,太大或者太小都会导致定量的不准确。

 

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图3:扩增曲线。

 

1、扩增效率及相关系数

为了正确地评估PCR扩增效率,至少需要做3次平行重复,并至少做5个数量级倍数(5logs)连续梯度稀释模板浓度。扩增效率E在90-110%之间时,认为扩增接近理想情况。

R2值:评估PCR效率的另一个关键参数,它是说明两个数值之间相关程度的统计学术语。如果R2等于1,则可以用Y值(Cq)来准确预测X值(初始模板量)。反之,如果R2等于0,就不能通过Y值来预测X值。一般认为,标准曲线的R2值大于0.98时,两个数值之间相关的可信度很好。

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图4:标准曲线。

 

2、重复性

重复性即是指精确度,反映多次测量值之间的接近程度。标准偏差(standarddeviation,偏差的平方根)是最常用的精确度计量方法。如果许多数据点都靠近平均值,那么标准偏差就小;如果许多数据点都远离平均值,则标准偏差就大。

例如,假设PCR反应效率是100%,那么2倍稀释点之间的平均Cq间隔应该恰为1个Cq值。要以99.7%的几率分辨2倍稀释浓度,标准偏差就必须小于等于0.167。为了能够在95%以上的情况下分辨出2倍稀释,标准偏差必须小于等于0.250。总的来说,重复孔之间的标准偏差不大于0.2,说明实验的重复性较好。

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图5:8个重复孔的扩增曲线。

 

3、重现性

指不同批次之间或不同实验室之间qPCR结果的变化,通常表示为拷贝数或Cq值的SD或CV。

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图6:4台独立的仪器上检测GAPDH,Cq =20.11,SD= 0.002。

 

4、灵敏度

分析灵敏度是指一个样本中可通过实验精确测量的最小拷贝数,而临床灵敏度是指在特定疾病患者们中,被检测确定为阳性的百分比。灵敏度为limit of detection(LOD),即在给定的分析程序中,可以确定且合理(通常使用95%的概率)检测得到的浓度,可通过梯度稀释样品来确定最低检测限。LOD理论上最小是3 copy/aliquot,这是由遵从泊松分布的取样误差导致的。假设符合泊松分布,那PCR有95%的可能性至少包含和检测到1个拷贝。

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图7:5个数量级的动态范围检测。

 

5、准确度

反映测量值和真实值的接近程度,以倍数变化或拷贝数进行估算。

6、特异性

指qPCR实验中只可以检测到目的基因,引物特异性扩增靶序列,而不会扩增其他基因序列。可通过凝胶电泳检测扩增产物是否为单一条带,或通过qPCR反应,根据溶解曲线是否具有单峰来判断。

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