Representación correcta/completa de las estadísticas RTPCR

En los artículos que informan una cuantificación relativa de la expresión génica por RTPCR, a menudo veo un gráfico de barras con media ± error estándar o desviación, con la desviación perteneciente a réplicas biológicas. Esto ignora todas las capas anteriores de réplicas técnicas. en el regular 2 Δ ( Δ C t ) estimación con 3 reacciones por cebador/plantilla, tenemos la desviación estándar (SD) de cada réplica técnica, luego la SD de la normalización, y finalmente la SD de la cuantificación. Si los resultados finales son cambios de pliegue, agregue una capa más a esto. Ni siquiera estoy incluyendo la normalización con la media geométrica de 3 genes de limpieza (el mejor método) ¿Cómo puedo calcular/representar correctamente las variaciones estadísticas en este caso?

¿Quizás estos artículos muestran cambios de expresión relativos entre puntos de tiempo? En mi instituto también hacemos esto y la SD proviene de las réplicas biológicas en estos casos. También podría ser solo un problema de representación de datos.

Respuestas (1)

Creo que puedes seguir este método:

  1. Pruebe la significación estadística de un solo experimento comparando réplicas técnicas (digamos Pruebas: T 1 , T 2 , T 3 y Controles: C 1 , C 2 , C 3 ). Esto le dirá si el instrumento puede detectar diferencias de manera confiable o no. Tenga en cuenta que debe comparar la expresión relativa (es decir, con su gen de referencia) y no los valores de CT. El método ΔΔCt está bien, pero debe tener en cuenta que no es necesariamente una potencia de 2; 2 denota eficiencia PCR perfecta. Mira estas publicaciones:
  2. Si se encuentra que la diferencia es significativa en todas las réplicas técnicas, pruebe la diferencia entre las réplicas biológicas utilizando los medios de las réplicas técnicas en cada experimento; por ejemplo, la media de T 1 , T 2 y T 3 en réplicas biológicas- a ( T a ¯ ) utilizado como valor de muestra para esa réplica. Puede continuar con la prueba t para calcular la significancia estadística que le indicará si la diferencia en la expresión se debe a un comportamiento celular aleatorio o no. También puede hacer un ANOVA para comparar la varianza entre réplicas técnicas (dentro de un experimento) y réplicas biológicas (media de las réplicas técnicas entre experimentos). ANOVA le permite conocer algunos aspectos de la reproducibilidad de una técnica de medición.
  3. Los cambios de pliegue (FC) son un tema problemático porque muchos biólogos parecen equivocarse con la interpretación de los datos. En primer lugar, una prueba t no se puede aplicar directamente a la FC (especialmente si la FC se calcula por pares para cada réplica). Ahora todo lo que tiene es una sola variable aleatoria, es decir, cambio de pliegue que no puede comparar estadísticamente con nada. Los cambios de pliegue no son realmente malos, pero recomendaría que se realice una prueba t entre el control y las muestras de prueba y, si la diferencia se encuentra estadísticamente relevante, informe el FC. Personalmente, conozco a muchas personas que hacen lo contrario y establecen la varianza de la muestra de control en cero (porque FC por pares sería = 1 en todos los casos): Esto es un error garrafal.
Representación correcta/completa de las estadísticas RTPCR
RespuestasAquíPolítica de privacidad1y, 0v