معلومة

التمثيل الصحيح / الكامل لإحصائيات RTPCR

التمثيل الصحيح / الكامل لإحصائيات RTPCR


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

في الأوراق التي أبلغت عن تقدير نسبي للتعبير الجيني بواسطة RTPCR ، غالبًا ما أرى مخططًا شريطيًا به خطأ أو انحراف معياري متوسط ​​، مع الانحراف الذي ينتمي إلى التكرارات البيولوجية. هذا يتجاهل جميع الطبقات السابقة من التكرارات التقنية. في التقدير العادي $ 2 ^ { Delta ( Delta Ct)} $ مع 3 تفاعلات لكل تمهيدي / قالب ، لدينا الانحراف المعياري (SD) من كل تكرار تقني ، ثم SD من التطبيع ، وننتهي أخيرًا SD من القياس الكمي. إذا كانت النتائج النهائية عبارة عن تغييرات قابلة للطي ، أضف طبقة أخرى إلى هذا. أنا لا أضمّن حتى التطبيع مع المتوسط ​​الهندسي لثلاثة جينات التدبير المنزلي (الطريقة الأفضل) كيف يمكنني حساب / تصوير الاختلافات الإحصائية بشكل صحيح في هذه الحالة؟


أعتقد أنه يمكنك اتباع هذه الطريقة:

  1. اختبر الأهمية الإحصائية لتجربة واحدة من خلال مقارنة التكرارات التقنية (دعنا نقول الاختبارات: T1، ت2، ت3 والضوابط: ج1، ج2، ج3). سيخبرك هذا ما إذا كان الجهاز يمكنه اكتشاف الاختلاف بشكل موثوق أم لا. لاحظ أنه يجب عليك مقارنة التعبير النسبي (على سبيل المثال ، اكتب الجين المرجعي الخاص بك) وليس قيم التصوير المقطعي المحوسب. الطريقة ΔΔCt جيدة ولكن يجب ملاحظة أنها ليست بالضرورة قوة 2 ؛ 2 يدل على كفاءة PCR مثالية. انظر هذه المنشورات:
  2. إذا تم العثور على الاختلاف بشكل كبير في جميع التكرارات التقنية ، فقم باختبار الفرق بين التكرارات البيولوجية باستخدام وسائل التكرارات التقنية في كل تجربة ؛ على سبيل المثال يعني T1، ت2 و ت3 في التكرار البيولوجي-أ ($ bar {T_a} $) مستخدم كقيمة نموذجية لهذا النسخ المتماثل. يمكنك متابعة اختبار t لحساب الدلالة الإحصائية والذي سيخبرك ما إذا كان الاختلاف في التعبير ناتجًا عن سلوك خلوي عشوائي أم لا. يمكنك أيضًا إجراء ANOVA لمقارنة التباين بين التكرارات التقنية (داخل التجربة) والتكرارات البيولوجية (متوسط ​​التكرارات التقنية بين التجارب). يتيح لك ANOVA معرفة بعض جوانب استنساخ تقنية القياس.
  3. تعد تغييرات الطية (FC) مشكلة إشكالية لأن العديد من علماء الأحياء يبدو أنهم يفسدون تفسير البيانات. بادئ ذي بدء ، لا يمكن تطبيق اختبار t على FC مباشرة (خاصة إذا تم حساب FC زوجيًا لكل تكرار). الآن كل ما لديك هو متغير عشوائي واحد ، أي تغيير أضعاف لا يمكنك مقارنته إحصائيًا بأي شيء. تغييرات الطية ليست سيئة حقًا ، لكنني أوصي بإجراء اختبار t بين عينات التحكم وعينات الاختبار ، وإذا تم العثور على الاختلاف ذي الصلة من الناحية الإحصائية ، فقم بالإبلاغ عن FC. أنا شخصياً أعرف العديد من الأشخاص الذين يقومون بالعكس ويضعون التباين في عينة التحكم على أنه صفر (لأن FC الزوجي سيكون = 1 في جميع الحالات): هذا خطأ فادح.


شاهد الفيديو: RT PCRReverse Transcriptase PCRu0026 Real time PCR (يوليو 2022).


تعليقات:

  1. Goltiktilar

    فكرت وأبعدت الرسالة

  2. Delvon

    لا أعلم.

  3. Collyer

    أهنئ ، هذه الفكرة الممتازة ضرورية فقط بالمناسبة

  4. Nixen

    لا تأخذ في رأس!

  5. Sobk

    هناك شيء في هذا. الآن كل شيء واضح ، شكرا للتوضيح.

  6. Yeshurun

    يا له من فكرة مثيرة للاهتمام.

  7. Tojami

    انت لست على حق. يمكنني إثبات ذلك. أرسل لي بريدًا إلكترونيًا إلى PM ، سنتحدث.



اكتب رسالة