在进行qPCR实验后，对数据的处理是分析实验结果的重要步骤。qPCR数据处理通常涉及对原始荧光数据的转换和分析，目的是得到目标基因与内参基因的CT值（Ct值是循环阈值，表示每个反应管内的荧光信号达到设定阈值的循环数），进而进行相对定量分析或绝对定量分析。在常规的qPCR数据处理中，需要进行数据的初步整理、标准曲线的建立、以及计算目标基因的表达量等。传统方法中，这些步骤往往耗时且容易出错，尤其是当样本数量较多时，手动处理数据的效率较低。 “待毕业的科研Dog”在B站分享的qPCR数据处理方法，通过提供一种模板化的处理方案，显著简化了数据处理的流程。该模板化的处理方案的核心在于，用户只需将qPCR实验中获取的目标基因和内参基因的CT值填入模板中，模板就会自动进行后续的计算，从而快速得出可用于作图的原始数据。这样不仅提高了数据处理的效率，也降低了人为操作中可能出现的错误。 在实际操作中，用户首先需要确保qPCR实验的准确性，实验中使用的内参基因和目标基因的扩增效率应当相近，以保证后续计算的准确性。实验完毕后，利用已有的qPCR设备软件或第三方软件，如Excel、R语言等，可以获取到样本的CT值。之后，只需将这些CT值按照模板所要求的格式进行替换。由于模板已预设了计算公式和逻辑，因此用户无需手动进行任何复杂的计算，即可得到目标基因表达量的相对值或绝对值。 当然，即使是快速的数据处理模板也应遵循一定的科学原则和统计方法。在应用模板进行数据处理时，应注意以下几点： 1. 确认实验数据的有效性，排除掉扩增曲线不理想或CT值异常的样本数据。 2. 检查实验中使用的内参基因表达是否稳定，它是计算目标基因表达量的基础。 3. 考虑到批次效应，对于不同批次的实验，应确保实验条件和操作的一致性。 4. 遵循科学的统计原则，对结果进行适当的统计分析，避免错误的结论。 值得一提的是，qPCR数据处理模板化有助于科研人员节省大量的时间，使其可以将更多的精力投入到实验设计、数据分析和论文撰写等更有价值的科研活动中去。同时，模板化处理也有利于实验结果的复现和验证，便于同行间的交流和研究。 qPCR数据处理模板的出现，极大地提高了数据处理的速度和准确性，为科研工作者提供了极大的便利。但是，使用模板的同时，也应遵循科学原则和严谨的态度，保证数据处理的质量和结果的可靠性。通过模板化的数据处理，研究人员可以更加专注于实验的创造性和科学的探究，为科研工作的高效和质量提升提供了有力支持。

qPCR结果查看与分析1

qPCR结果查看与分析2（graphpad）

qPCR工具 R软件包可帮助分析qPCR数据 安装 install.packages("devtools") devtools::install_github("kevincjnixon/qPCRTools") 用法-ddCt方法 library(qPCRTools) easyRT() #Run interactively easyRT(showEB=F, showStat=F) #Run interactively, but don't plot error bars (showEB=F) or stats (showStat=F) 交互式运行时： 将会弹出文件浏览器，选择文本分隔的文件进行分析 如果这是'bioRad'输入，将提示您输入Y / N（有关详细信息，请参见下文） 选择一个标准偏差阈值以过滤Ct值（如果一式三份的SD大于该阈值，则将选择一个离群值并将其从分析中删除） 样

自动化qPCR数据分析 一个python脚本，用于自动化分析来自标准定量聚合酶链React测定的数据的过程。

找了好久，终于找到这个软件包，进行qPCR后，数据可以在自己电脑打开，进行数据分析，查看溶解曲线，分析样品是否有污染，数据是否可靠等，都一目了然，分析给大家。

Rotor-Gene_2_0_2_4.exe

qPCR的计算模板，Excel表格版

较为详细的讲述了荧光定量PCR从实验一开始到最后的数据处理过程，并有实例指导，希望对广大虫友有所帮助！

安捷伦荧光定量PCR仪Mx3005P分析软件：MxPro QPCR Software v4.1