有双△Ct法，你是要相对定量吗？我也做。用的是delta-deltaCt法。
有一种算法是：
把内参的Ct求均值，比如得到a，再把目的基因每一个Ct减去a，就得到三个△Ct了，然后分别算三个的2e-△Ct，得到相对数共3个，然后就用这个来算标准差
具体比较倍数才是两次△Ct，相对数不用
pumpkin236(站内联系TA)
Originally posted by 三磷酸腺苷at 2011-03-27 17:03:03:
有一种算法是：
把内参的Ct求均值，比如得到a，再把目的基因每一个Ct减去a，就得到三个△Ct了，然后分别算三个的2e-△Ct，得到相对数共3个，然后就用这个来算标准差
具体比较倍数才是两次△Ct，相对数不用
我还是不太明白。为什么这点---得到三个△Ct了，然后分别算三个的2e-△Ct。
2-△△Ct不是最后一步才用嘛。。。
我现在是这样算的，△Ct=目的均值-内参均值。△△Ct=加药组的△Ct-正常组△Ct。然后2 -△△Ct。得到加药组相对于正常组的表达量。
但是，我不太明白每组的SD怎么求。我是参照这篇文献的算法，但是他算SD我没太看懂。。Analysis of Relative Gene Expression Data Using Real-
Time Quantitative PCR and the 22DDCT Method
文献里他给了例子，就是表一。。你帮忙看下她的SD是怎么算的。。谢谢了
三磷酸腺苷(站内联系TA)
Originally posted by pumpkin236 at 2011-03-27 18:15:56:
我还是不太明白。为什么这点---得到三个△Ct了，然后分别算三个的2e-△Ct。
2-△△Ct不是最后一步才用嘛。。。
我现在是这样算的，△Ct=目的均值-内参均值。△△Ct=加药组的△Ct-正常组△Ct。然后2 -△△C ...
:sweat::sweat::sweat::sweat::sweat:
其实，所有实验都要重复3次才有个SD，因此你的每次独立实验得出来的相对于对照组的倍数，就有3个值了，就可以再求均数标准差
如果你想知道每次独立实验复孔之间的均数标准差，就不要把复孔的值求均值再减去内参均值了，每一个复孔单独一个值就和内参的均值比较归一化即可
………………我发现一次过这么多文件鸭梨很大…………我表示想偷懒……
cxfans(站内联系TA)
2－△△CT我找了原文献你要我可以给你
pumpkin236(站内联系TA)
Originally posted by cxfans at 2011-03-27 22:28:51:
2－△△CT我找了原文献你要我可以给你
我也有。。但是还是不懂怎么处理SD
pumpkin236(站内联系TA)
Originally posted by 三磷酸腺苷at 2011-03-27 21:08:28:
:sweat::sweat::sweat::sweat::sweat:
其实，所有实验都要重复3次才有个SD，因此你的每次独立实验得出来的相对于对照组的倍数，就有3个值了，就可以再求均数标准差
如果你想知道每次独立实验复孔之间的均 ...
你说的意思我貌似明白了。。但是有一个地方你是不输入错了。。-----（把内参的Ct求均值，比如得到a，再把目的基因每一个Ct减去a，就得到三个△Ct了，然后分别算三个的2 e-△Ct，得到相对数共3个，然后就用这个来算标准差具体比较倍数才是两次△Ct，相对数不用）
其中每组得到三个△Ct，然后应该是求三个的2-ΔCT，然后再求sd。而你说的2e-ΔCT是为
什么呢。。。
三磷酸腺苷(站内联系TA)
啊……是酱紫的
e是表示后面的为指数~~也有人写成^
数据分析中常用得10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化得连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据得趋势。 表1家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1月68 45 139 84 252 2月33 66 166 88 265 3月43 79 160 94 282 4月61 18 115 65 194 5月29 19 78 42 126 6月22 49 118 63 189 图1 数点折线图 图2堆积折线图
图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间得差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图与棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据得大小还可以显示总量得大小。 图5堆积柱形图
图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数得百分比,该图得目得就是强调每个数据系列得比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型得图不仅可以显示出同类别得比较,更可以显示出平均销售量得趋势情况。 5两轴线-柱图 月份工资收 入(元) 其她收入 (元) 工资占其她收入得百分 比 1月5850 12000 48、75% 2月5840 15000 38、93% 3月4450 20000 22、25%
4月6500 10000 65、00% 5月5200 18000 28、89% 6月5500 30000 18、33% 图8两轴线-柱图 操作步骤:01 绘制成一样得柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改得数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中得【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4得展示结果。
有双△Ct法，你是要相对定量吗？我也做。用的是delta-deltaCt法。 有一种算法是： 把内参的Ct求均值，比如得到a，再把目的基因每一个Ct减去a，就得到三个△Ct了，然后分别算三个的2e-△Ct，得到相对数共3个，然后就用这个来算标准差 具体比较倍数才是两次△Ct，相对数不用 pumpkin236(站内联系TA) Originally posted by 三磷酸腺苷at 2011-03-27 17:03:03: 有一种算法是： 把内参的Ct求均值，比如得到a，再把目的基因每一个Ct减去a，就得到三个△Ct了，然后分别算三个的2e-△Ct，得到相对数共3个，然后就用这个来算标准差 具体比较倍数才是两次△Ct，相对数不用 我还是不太明白。为什么这点---得到三个△Ct了，然后分别算三个的2e-△Ct。 2-△△Ct不是最后一步才用嘛。。。 我现在是这样算的，△Ct=目的均值-内参均值。△△Ct=加药组的△Ct-正常组△Ct。然后2 -△△Ct。得到加药组相对于正常组的表达量。 但是，我不太明白每组的SD怎么求。我是参照这篇文献的算法，但是他算SD我没太看懂。。Analysis of Relative Gene Expression Data Using Real- Time Quantitative PCR and the 22DDCT Method 文献里他给了例子，就是表一。。你帮忙看下她的SD是怎么算的。。谢谢了 三磷酸腺苷(站内联系TA) Originally posted by pumpkin236 at 2011-03-27 18:15:56: 我还是不太明白。为什么这点---得到三个△Ct了，然后分别算三个的2e-△Ct。 2-△△Ct不是最后一步才用嘛。。。 我现在是这样算的，△Ct=目的均值-内参均值。△△Ct=加药组的△Ct-正常组△Ct。然后2 -△△C ... :sweat::sweat::sweat::sweat::sweat: 其实，所有实验都要重复3次才有个SD，因此你的每次独立实验得出来的相对于对照组的倍数，就有3个值了，就可以再求均数标准差 如果你想知道每次独立实验复孔之间的均数标准差，就不要把复孔的值求均值再减去内参均值了，每一个复孔单独一个值就和内参的均值比较归一化即可 ………………我发现一次过这么多文件鸭梨很大…………我表示想偷懒……
real-time PCR 数据分析 无论所使用的real-time PCR是何种型号，正确的数据分析对于获得有效的实验结果都是至关重要的。这里介绍有关real-time PCR数据分析的知识。 在讨论基本分析过程之前，先介绍如何设计一个好的实验。如果你是自己设计的引物和探针，那有助于下一步的工作。但是在有些情况下，人们使用出版文献上的序列会更方便。记住，即便是出版物提供的序列也不能保证会得到优化的实验结果。而且排版错误的可能性也需要考虑在内。所以进入实验室之前使用BLAST对全部序列进行核实确保他们是正确的。下订单前先检察引物和探针的序列和Tm值是实验设计的基本要求。 标准曲线是判断实验质量的重要手段。使用一个已知的模板，PCR产物，合成的寡核苷酸或转录的RNA做个标准曲线能够确定PCR的效率，敏感性，动态范围和其他的参数。建立标准曲线时使用OD260的模板样本。模板的总量以DNA分子的数量来描述，把质量转化为DNA含量的公式如下： （质量（克）*阿伏伽德罗常数）每个碱基的平均质量*模板的长度。 例如，合成70-mer的单链DNA，样本质量为0.8*10?-11gm。代入公式得： （0.8*10?-11*6.023*10?23molecules/mole）330gm/mole/base*70 base。 如果使用双链的模板，则碱基的平均质量为660gm/mole/base。 标准曲线使用的模板含量从1*10?7开始连续稀释7次每次稀释10倍，最终得到10个模板拷贝。这样的浓度有助于得到最高的ΔRn和最低的Ct。用Excel画曲线时以模板数量的对数值为X，Ct（cycle threshold）值为Y轴。标准曲线的计算公式如下： y=mx+b。y就是Ct，m是斜率，x=log10template amount，b=y-intercept。 用斜率计算出实验效率Efficiency【10?（-1/斜率）】-1。实验效率告诉我们PCR反应的执行情况。鉴定系数r?2是实际结果和理论值相符程度，表示稀释和移液的准确性。y-intercept说明实验的敏感度和模板含量的精确度。 通过已知的模板含量，可以计算合成一定的DNA含量需要多少次循环： n=Log（Nn）-Log（N0）/Log（1+E） Nn是n次循环后的模板含量，N0是原来的模板含量，E是实验效率Efficiency，n是所需的循环数。 一个完美实验的斜率是-3.32，效率Efficiency是100%，y-intercept在33到37次循环之间，r^2是1.00。如果效率（Efficiency）较低，y-intercept较高，这意味着循环开始时DNA的含量不足或需要多跑几个循环。可以接受效率Efficiency在95-100%之间的实验结果，但如果
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备
高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。
产物检测时间 一般为48h以内，有些最好于当日电泳检测，大于48h后带型不规则甚至消失。 假阴性，不出现扩增条带： PCR反应的关键环节有①模板核酸的制备，②引物的质量与特异性，③酶的质量及，④PCR循环条件。寻找原因亦应针对上述环节进行分析研究。 模板：①模板中含有杂蛋白质，②模板中含有Taq酶抑制剂，③模板中蛋白质没有消化除净，特别是染色体中的组蛋白，④在提取制备模板时丢失过多，或吸入酚。⑤模板核酸变性不彻底。在酶和引物质量好时，不出现扩增带，极有可能是标本的消化处理，模板核酸提取过程出了毛病，因而要配制有效而稳定的消化处理液，其程序亦应固定不宜随意更改。 酶失活：需更换新酶，或新旧两种酶同时使用，以分析是否因酶的活性丧失或不够而导致假阴性。需注意的是有时忘加Taq酶或溴乙锭。 引物：引物质量、引物的浓度、两条引物的浓度是否对称，是PCR失败或扩增条带不理想、容易弥散的常见原因。有些批号的引物合成质量有问题，两条引物一条浓度高，一条浓度低，造成低效率的不对称扩增，对策为：①选定一个好的引物合成单位。②引物的浓度不仅要看OD值，更要注重引物原液做琼脂糖凝胶电泳，一定要有引物条带出现，而且两引物带的亮度应大体一致，如一条引物有条带，一条引物无条带，此时做PCR有可能失败，应和引物合成单位协商解决。如一条引物亮度高，一条亮度低，在稀释引物时要平衡其浓度。③引物应高浓度小量分装保存，防止多次冻融或长期放冰箱冷藏部分，导致引物变质降解失效。④引物设计不合理，如引物长度不够，引物之间形成二聚体等。 Mg2+浓度：Mg2+离子浓度对PCR扩增效率影响很大，浓度过高可降低PCR 扩增的特异性，浓度过低则影响PCR扩增产量甚至使PCR扩增失败而不出扩增条带。 反应体积的改变：通常进行PCR扩增采用的体积为20ul、30ul、50ul。或100ul，应用多大体积进行PCR扩增，是根据科研和临床检测不同目的而设定，在做小体积如20ul后，再做大体积时，一定要摸索条件，否则容易失败。
数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋 势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月68 45 139 84 252 2 月3 3 66 166 88 265 3 月43 79 160 9 4 282 4 月61 18 11 5 65 194 5 月29 19 78 42 126 6 月22 49 118 63 189 200 150冰 箱 100 79 电视 66 50 45 49 电脑 18 19 1月2月3月4月5 月6月 图 1数点折线图 300 160 250139 166 200115 118 电脑 150 78 电视 100冰 箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 60%电脑
40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图
柱状图主要用来表示各组数据之间的差别 。主要有二维柱形图、 三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200 150 冰箱 100 电视 50 电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3 堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300 250 200 电脑 150 电视 100 冰箱 50 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100% 80% 139 160 115 60% 166 78 118 电脑 40% 45 18 电视 19 66 79 49 冰箱 20% 68 61 29 0% 33 43 22 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的
p c r数据分析
一般来讲，进行real-time qPCR MasterMix都是2×的浓缩液，只需要加入模板和引物就可以。由于real-time qPCR灵敏度高，所以每个样品至少要做3个平行孔，以防在后面的数据分析中，由于Ct相差较多或者SD太大，无法进行统计分析。通常来讲，反应体系的引物终浓度为100-400mM；模板如果是总RNA一般是10ng-500，如果cDNA，通常情况下是1ul或者1ul的10倍稀释液，要根据目的基因的表达丰度进行调整。当然这些都是经验值，在操作过程中，还需要根据所用MasterMix，模板和引物的不同进行优化，达到一个最佳反应体系。在反应体系配置过程中，有下面几点需要注意： 1. MasterMix不要反复冻融，如果经常使用，最好溶解后放在4度。 2. 更多的配制Mix进行，减少加样误差。最好能在冰上操作。 一般来讲，进行real-time qPCR MasterMix都是2×的浓缩液，只需要加入模板和引物就可以。由于real-time qPCR灵敏度高，所以每个样品至少要做3个平行孔，以防在后面的数据分析中，由于Ct相差较多或者SD太大，无法进行统计分析。通常来讲，反应体系的引物终浓度为100-400mM；模板如果是总RNA一般是10ng-500，如果cDNA，通常情况下是1ul或者1ul的10倍稀释液，要根据目的基因的表达丰度进行调整。当然这些都是经验值，在操作过程中，还需要根据所用MasterMix，模板和引物的不同进行优化，达到一个最佳反应体系。在反应体系配置过程中，有下面几点需要注意： 1. MasterMix不要反复冻融，如果经常使用，最好溶解后放在4度。 3. 每管或每孔都要换新枪头！不要连续用同一个枪头加样！ 4. 所有成分加完后，离心去除气泡。
一般来讲，进行real-time qPCR MasterMix都是2×的浓缩液，只需要加入模板和引物就可以。由于real-time qPCR灵敏度高，所以每个样品至少要做3个平行孔，以防在后面的数据分析中，由于Ct相差较多或者SD太大，无法进行统计分析。通常来讲，反应体系的引物终浓度为100-400mM；模板如果是总RNA一般是10ng-500，如果cDNA，通常情况下是1ul或者1ul的10 倍稀释液，要根据目的基因的表达丰度进行调整。当然这些都是经验值，在操作过程中，还需要根据所用MasterMix，模板和引物的不同进行优化，达到一个最佳反应体系。在反应体系配置过程中，有下面几点需要注意： 1. MasterMix不要反复冻融，如果经常使用，最好溶解后放在4度。 2. 更多的配制Mix进行，减少加样误差。最好能在冰上操作。 一般来讲，进行real-time qPCR MasterMix都是2×的浓缩液，只需要加入模板和引物就可以。由于real-time qPCR灵敏度高，所以每个样品至少要做3个平行孔，以防在后面的数据分析中，由于Ct相差较多或者SD太大，无法进行统计分析。通常来讲，反应体系的引物终浓度为100-400mM；模板如果是总RNA一般是 10ng-500，如果cDNA，通常情况下是1ul或者1ul的10倍稀释液，要根据目的基因的表达丰度进行调整。当然这些都是经验值，在操作过程中，还需要根据所用MasterMix，模板和引物的不同进行优化，达到一个最佳反应体系。在反应体系配置过程中，有下面几点需要注意： 1. MasterMix不要反复冻融，如果经常使用，最好溶解后放在4度。 3. 每管或每孔都要换新枪头！不要连续用同一个枪头加样！ 4. 所有成分加完后，离心去除气泡。 5. 每个样品至少3个平行孔。 参比或者校正染料（reference dye，passive dye）常用的是ROXTM（现在已经是ABI的注册商标了！） 或者其他染料，只要不影响检测PCR产物的荧光值就可以。参比染料的作用是标准化荧光定量反应中的非PCR震荡，校正加样误差或者是孔与孔之间的误差，提供一个稳定的基线。现在很多公司
用2-△△Ct法分析real-time PCR数据-----联合应用LightCycler Data Analysis软件和MS Excel By netmee，netmee@https://www.doczj.com/doc/168915646.html, 引用请注明作者。 1、打开存取的数据文件，点击 2、依次点击，，这是适合SYBR green为染料的选项。点击step1：Baseline下的“change graph settings”小图标。取消弹出的Customize Graph 选项卡中的Logarithmis选项，点击“OK”按钮，退出选项卡。 3、点击下的“change graph settings”小图标 ，取消弹出的Customize Graph选项卡中的Logarithmis选项
，点击“OK”按钮，退出选项卡。 4、在选项卡中拖动红色标记线，选取个条曲线都为直线上升部位。 5、可以在选项卡中观察是否需选取的是曲线直线上升部分。观察绿线部分与S型曲线交叉的部分是否为直线。 6、如果确为直线，则左侧的“Crossing Point”值为所需要的Ct值。
7、依次选取下图菜单：将数据导出为文本文件。 8、打开所保存的文本文件，如图选取
“Calculated Concentration”列。
10、将目的基因，本例中为“iNOS”的Ct值按标本对应剪切入beta-actin值右侧一列。分别标记两列数据为“beta-actin”和“iNOS”。 11、设置所有Ct值的单元格格式 12、数字选项卡，分类选择为数值，点击确定。
13、将E列（目的基因Ct值右侧一列）输入公式“=D4-C4”，求出目的基因与同管beta-actin Ct值之差，即△Ct。 14、向下拉复制公式，将△Ct列数值计算出。
螺旋课堂第一课－－荧光定量PCR 技术 PCR 技术的发明极大地推动了分子生物学的发展，而且迅速被推广和应用到生命科学的各个领域，可以说它是目前核酸分子水平的基础及应用研究中使用最广泛的一项技术。 常规PCR 中，在扩增反应结束之后，我们一般通过凝胶电泳的方法对扩增产物进行定性的分析，无法对PCR 扩增反应进行实时检测，也无法对起始模板准确定量，而很多情况下，我们所感兴趣的是起始模板量，如转基因动植物中插入某种外源基因的拷贝数或者病人中某种病毒DNA/RNA 的精确copy 数等，如此，荧光定量PCR 技术便应运而生。 本文将分为三大部分向大家介绍，首先是理论篇：首先了解荧光定量PCR 的理论知识，如荧光定量PCR 技术的原理、方法等；随后为实践篇：如实验的操作流程、注意事项、方法选择、结果分析与处理等；第三部分为问题分析与解答篇：荧光定量PCR 过程中有哪些常见问题，我们如何避免和解决。
荧光基团第一章理论篇 一、荧光定量PCR 技术发展史 1993 年，日本Higuchi 等人首次采用动态PCR 方法和封闭式检测方式对 目的核酸数量进行定量分析，首次提出了荧光定量PCR 技术的概念。当时他使 用了EB（溴乙锭）作为荧光标记染料，采用一台经过改良的热循环仪，用UV 射线照射样品然后通过CCD 相机检测产生的荧光值，利用了PCR 反应中的数 学函数关系，再结合加入标准品的方法，达到了对检测样品进行准确定量的目的，但 由于这种方法由于有着在实验仪器资金上巨大的耗费，一些非特异的PCR 产物 同样能被检测到并包含在被测的荧光信号值总量之中而导致定量不准确等因素，最终使这种实验技术在当时没能成为主流的实验技术。 1995 年美国PE 公司成功研制了TaqMan 技术，1996 年又推出了首台荧光 定量PCR 检测系统，通过检测每个循环的荧光强度，并使用Ct 值进行分析， 荧光定量PCR 才很快得到大家的接受，并广为应用。 近年来，荧光定量PCR 技术不断完善，取得了突飞猛进的发展。由于其具 有操作简单、快速方便、灵敏度高、重复性好、污染率低等优点，而被广泛应用于 基础科学研究、药物研发、临床诊断、转基因研究、基因检测等各个领域研究当中。 二、荧光定量PCR 概述 1、荧光定量PCR 概念 所谓定量PCR技术（r eal-time PCR），是指在PCR反应体系中加入荧光基团，利用荧光信号累积实时监测整个PCR 进程，最后通过特定数学原理对未知 模板进行定量分析的方法（图1）。 图1 荧光定量PCR 反应原理 荧光检测元件 Ct值
摘要： 现在最常用的两种分析实时定量PCR 实验数据的方法是绝对定量和相对定量。绝对定量通过标准曲线计算起始模板的拷贝数；相对定量方法则是比较经过处理的样品和未经处理的样品目标转录本之间的表达差异。2－△△CT方法是实时定量PCR 实验中分析基因表达相对变化的一种简便方法，即相对定量的一种简便方法。本文介绍了该方法的推导，假设及其应用。另外，在本文中我们还介绍了两种2－△△CT衍生方法的推导和应用，它们在实时定量PCR 数据分析中可能会被用到。 关键词：反转录PCR 定量PCR 相对定量实时PCR Taqman 反转录PCR （RT-PCR ）是基因表达定量非常有用的一种方法（1 - 3 ）。实时PCR 技术和RT -PCR 的结合产生了反转录定量PCR 技术（4 ,5 ）。实时定量PCR 的数据分析方法有两种：绝对定量和相对定量。绝对定量一般通过定量标准曲线来确定我们所感兴趣的转录本的拷贝数；相对定量方法则是用来确定经过不同处理的样品目标转录本之间的表达差异或是目标转录本在不同时相的表达差异。 绝对定量通常在需要确定转录本绝对拷贝数的条件下使用。通过实时PCR 进行绝对定量已有多篇报道（6 - 9 ），包括已发表的两篇研究论文（10,11 ）。在有些情况下，并不需要对转录本进行绝对定量，只需要给出相对基因表达差异即可。显然，我们说X 基因在经过某种处理後表达量增加 2.5 倍比说该基因的表达从1000 拷贝/ 细胞增加到2500 拷贝/ 细胞更加直观。 用实时PCR 对基因表达进行相对定量分析需要特殊的公式、假设以及对这些假设的验证。2－△△CT 方法可用于定量PCR 实验来计算基因表达的相对变化：2－△△CT公式的推导，以及实验设计，有效性评估在Applied Biosystems User Bulletin No.2（P/N4303859）中有介绍。用2－△△CT方法分析基因表达数据在文献中也有报道（5,6）。本文介绍了该方法的推导、假设以及应用。另外，本文还介绍了2－△△CT两种衍生方法的推导和应用，它们在实时定量PCR 数据分析中都可能被用到。 1. 2－△△CT方法
《数据分析与展示》教学设计 一、教材分析 《数据分析与展示》是上海科技教育版初中信息技术七年级下册第2章活动3的内容，本活动的主要内容为图表的制作以及对图表的修饰美化，编写数据分析报告。本活动分为2个课时完成，本教学设计重点针对第1课时内容，即重点内容为图表的制作。图表是一种能直观地反映数据特征和趋势的表现形式，在数据统计中有着不可替代的重要作用，因此，本活动对于完成本章的教学任务来说非常重要。 二、学情分析 本节课的教学对象为初一下学期的学生，学生通过前面几节课的学习，大多数学生已经熟悉了Excel电子表格软件的基本操作，具备了一定的自学能力，能够运用所学知识对数据进行简单处理，通过本节课的学习，可以使他们学会运用Excel图表功能来分析处理数据，学生的学习兴趣应该会很高。 三、教学设计理念 在设计这节课的时候，我注重体现以下几个思想： 1、采用以学生自主学习为主，教师组织引导为辅的教学模式。信息技术是一门实践性很强的课程，我认为在课堂教学中充分发挥学生自主学习能力，可以有效地提高课堂教学效率；实践部分难易结合，分层教学，学生可以自主选择，让每一位学生都行动起来，去积极地思考和学习，去分析问题和解决问题，从而使每一位学生在课堂上都学有所得。 2、课堂上提出贴近学生生活、学生感兴趣的任务。情景与任务驱动融合，让学生在主动参与中愉快学习，在学中有所收获和感悟。 3、精讲多练多演示。就创建图表这个教学内容而言，学生是比较感兴趣的，因此在课堂上对所教学内容的重点和难点精讲，让学生在创设的情况中思考问题，解决问题。 四、教学目标 【知识与技能】 1、掌握常用图表的类型和特点；
利用实时定量PCR和2－△△CT法分析基因相对表达量 METHODS 25, 402–408 (2001) Analysis of Relative Gene Expression Data Using Real-Time Quantitati ve PCR and the 2－△△CT Method Kenneth J. Livak* and Thomas D. Schmittgen?,1 *Applied Biosystems, Foster City, California 94404; and ? Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, Washington State University, Pullman, Washington 99164-6534 摘要： 现在最常用的两种分析实时定量PCR 实验数据的方法是绝对定量和相对定量。绝对定量通过标准曲线计算起始模板的拷贝数；相对定量方法则是比较经过处理的样品和未经处理的样品目标转录本之间的表达差异。2－△△CT方法是实时定量P CR 实验中分析基因表达相对变化的一种简便方法，即相对定量的一种简便方法。本文介绍了该方法的推导，假设及其应用。另外，在本文中我们还介绍了两种2－△△CT衍生方法的推导和应用，它们在实时定量 PCR 数据分析中可能会被用到。 关键词：反转录PCR 定量PCR 相对定量实时PCR Taqman 反转录 PCR （RT-PCR ）是基因表达定量非常有用的一种方法（1 - 3 ）。实时PCR 技术和RT-PCR 的结合产生了反转录定量 PCR 技术（4 ,5 ）。实时定量 P CR 的数据分析方法有两种：绝对定量和相对定量。绝对定量一般通过定量标准曲线来确定我们所感兴趣的转录本的拷贝数；相对定量方法则是用来确定经过不同处理的样品目标转录本之间的表达差异或是目标转录本在不同时相的表达差异。 绝对定量通常在需要确定转录本绝对拷贝数的条件下使用。通过实时 PCR 进行绝对定量已有多篇报道（6 - 9 ），包括已发表的两篇研究论文（10,11 ）。在有些情况下，并不需要对转录本进行绝对定量，只需要给出相对基因表达差异即可。显然，我们说 X 基因在经过某种处理後表达量增加 2.5 倍比说该基因的表达从1000 拷贝/ 细胞增加到2500 拷贝/ 细胞更加直观。 用实时PCR 对基因表达进行相对定量分析需要特殊的公式、假设以及对这些假设的验证。2－△△CT方法可用于定量PCR 实验来计算基因表达的相对变化：2－△△CT 公式的推导，以及实验设计，有效性评估在Applied Biosystems User Bulleti n No.2（P/N4303859）中有介绍。用2－△△CT方法分析基因表达数据在文献中也有
大数据可视化分析平 台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经
过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。