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从实验设计到数据分析,荧光定量PCR全流程实验步骤和注意事项

如果你的研究课题要接触荧光定量PCR实验,那么本篇文章将非常适合你,因为作者从实验设计到数据分析,以及每一步的注意事项都写得很详细和到位。推荐给每一位有需要的同学!

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总述

实时荧光定量PCR(后续简称为qPCR)顾名思义就是在PCR反应体系中加入荧光物质,通过荧光信号的实时接收监测PCR反应进程,由于其模板的Ct值和该模板的起始拷贝数存在线性关系,以此为依据进而达到定量的目的。

简单来讲,qPCR可分为荧光染料法(以SYBR GreenⅠ最常用)与荧光探针法(TaqMan 探针)两种,而其结果分析方法也有绝对定量和相对定量之分。在此不一一赘述,此次分享以SYBR GreenⅠ法为例,结果分析选用相对定量法。

实验设计

2.1 总述——为什么要进行实验设计

实验设计是科学研究中重要一环,好的实验设计在确保实验严谨有序进行的同时也为研究者差缺补漏、原始数据的保存、实验条件的优化等提供了便利,因此,在开始实验前做好实验设计是很有必要的。

2.2 如何做好实验设计

想要做好实验设计,实验前的准备工作是十分关键的,对实验流程越熟悉,逻辑上越成环,实验设计也会越发巧妙和完备,做好实验设计需要从以下几方面入手:

o   全面充分地了解实验原理,掌握实验背后的底层逻辑;

o   熟悉实验的规范化操作流程,从一开始就养成规范操作的习惯(注:这点非常重要,有的同学可能做实验的时候马马虎虎,只追求结果,实验做出来了却连规范化的实验怎么做都不清楚,稀里糊涂的,还有可能把别人带“坑”里,查原始数据才发现实验都是错的,瞎折腾);

o   尽可能地了解你所用到的实验设备和试剂,当然也要对比别的同学所用耗材,事无巨细,这是我们查找实验问题最关键的一步(注:此步在实验设计阶段尽可能有个大致了解,具体了解基本上是等实验正式开始真正用到了,但最起码得知道要用到什么东西吧);

o   养成做好实验记录的好习惯:好记性不如烂笔头,最初实验设计是咋样的,后续进行了怎样的优化等等,越详细越好,任何一个被忽略掉的细节都有可能导致实验失败哦;

o   好的实验设计关键在于“灵活”,能保证条件随处可调的同时却不打乱实验节奏!

 

2.3 实操环节——RT-qRCR实验设计

(注:此处以最基本的两组(实验组、对照组)三样本为例做一演示,其他增加组别或者增大样本量什么的都是在此基础上的衍生,要活学活用哦!)

背景假设:倘若要用RT-qRCR实验看A、B、C、D四个基因的相对表达量,并以此进行实验设计。

2.3.1 实验前准备:提取三个样本的RNA并逆转录得到三个样本的cDNA。

(注:a. 要确保逆转录得到的cDNA量要满足此次实验的需要,当然别忘了把预实验的用量也包含在内哦;b. 为尽可能消除个体差异带来的影响(组织),可以在提取RNA的时候将组织多混一,如5个组织各取一些混在一管提取RNA作为样本1等)

2.3.2 计算:我们首先要通过预实验看其熔解曲线(用于判断引物特异性)、Ct值(即大致表达情况)、模板的稀释倍数等情况。

注:本人所用qRCR的反应体系如下:

o   模板(cDNA):2ul;

o   上游(下游)引物:0.4ul;

o   无酶水:7.2ul;

o   预混液Mix:10ul;

o   总体积:20ul

 

4个基因,在不知道稀释倍数如何的情况下可以多设置几个稀释梯度,如:原液、5倍、10倍、20倍等等,当然有经验值是最好不过了,比如我们课题组所做基因基本稀释3倍、5倍基本可以,故而实验设计如下:

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注:新手若没有经验值的情况下,最好先严格按照试剂说明书来操作,后续再进行下一步调整哦!

按照所需量,稀释各样本(注:不可将原液一次性稀释哦,用多少取多少)此处需要考虑两个要素:

1 A基因模板不同稀释倍数各需两孔,为避免加样挂壁导致样本不够,可以多算一两孔,如:A基因原本需要2(模板量)×2(孔数)=4ul,那现在就变成2(模板量)×4(孔数)=8ul。

2 我们有3个样本,但不能在预实验的时候只用一个样本来做,这样会造成后期正式实验的时候出现某个样本用完的情况,那就有两个思路:

·      A基因用样本1做,B基因用样本2做,依次类推;

·      每个基因的不同稀释梯度分别用样本1/2/3来做,但要注意调换哦,因为原液用量肯定大,所以4个基因原液要都用样本1那样本1肯定在正式实验开始前就被用完了;

·      要注意新手对内参基因不熟悉的情况下最好也做预实验。

其他基因行同样的操作哦(小tip:新手怕条件太多加错样,最好不要怕麻烦写个小纸条哦;也可将相同的组分先混合,然后再加不同组分,这样不但能提高加样速度,而且还会减少多次加样带来的加样误差,加样组分变少,也不易出错)

注:理想状态下,模板浓度增加10倍,Ct值减小3.32,但实验过程中由于受到加样误差、反应条件等多方面的影响,有可能出现Ct值不变或者不降反增的情况,所以要在调整实验时具体问题具体分析。

2.3.3 预实验结果解析:预实验结果的判读极其重要,首先判断熔解曲线是否单峰,单峰即代表引物特异性可以,该引物可用;其次看Ct值,是否在15-30之间,若要更加严格的话可以控制在15-25,表达量太低着实也没有研究的必要了。

熔解曲线与Ct值均可的话代表可以进行正式实验,若二者有一者不太好则需要优化实验条件,即:

A 熔解曲线双峰:

a. 杂峰在主峰之前,即代表有引物二聚体的存在,此种情况下大概率需要重新设计引物了,改变条件对其影响不大(如图1);

b. 杂峰在主峰之后,大多由非特异性扩增引起,可通过调整稀释倍数、减少引物等来进行调整(如图2);

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图1

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图2

B Ct值:

a. 过大:通过提高模板浓度等进行改善;

b. 过小:通过稀释模板等进行改善。

注:实验条件的改善有很多方面,不仅局限于上述提到的几个哦。

2.3.4 预实验结果记录:我一般是按照加样的孔进行记录(注:记录的目的在于理清实验思路,做好原始记录以及方便实验调整,根据自己的习惯和方式来记录即可):

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我习惯用符号记录,“√”代表可以进行预实验;“×”代表需要重新设计引物;“”则代表可以微调,一般会在表格后方再加一列以注明如何调整,至此,A-D基因的预实验完成,按照两组三样本三次平行重复来讲,96孔板可放下4个基因,由此衍生出以下实验设计思路:

4个基因部分可以部分不可以,或者可以做正式实验的两个基因不同稀释倍数,如:A与B可以,C与D不行,或者A稀释3倍进行正式,而B需要稀释5倍。

此时,可以先将A与B做在同一板上,剩余的孔用于其他基因C/D/E/F等的预实验,即正式实验+预实验;或者先将A/B待定,其他基因的预实验一板全上完,然后凑正式(注:基因少的情况下最好选前者,总之灵活选择,并没有固定模式)。

2.3.5 布板:顾名思义就是你的样本在96孔板上如何加的问题,尤其是正式实验的时候,巧妙的布板方式省时省力。主体思路就是先加大体积后加小体积,相同组分先混合再加样,最后加不同组分(一定要注意组分一定要混合均匀),至于样本如何放置,则比较灵活,按个人习惯就行,但需注意目的基因和内参基因一定要在同一板上,且要保证模板的稀释倍数一致,否则无意义。

 

数据处理及统计分析

 

3.1 背景介绍

实时荧光定量PCR (Quantitative Real-time PCR,qPCR)的数据分析主要有绝对定量法和相对定量法两种方法。

所谓绝对定量法,即对未知样品的拷贝数进行测定的方法,如血样中的病毒、支原体、衣原体的定量分析、食品中某一转基因成分的含量分析等。

而相对定量法主要是以某一内参基因做对照,进而比较两个或多个样本之间某一目的基因表达量的差异,常用于检测mRNA表达量的变化,以及在不同组织中mRNA表达量的差异等。其中,相对定量法是最常用的方法,其数据处理又包含双标准曲线法和2-△△Ct 法两种,并以2-△△Ct法最为常用。

因此,接下来主要围绕相对定量法中的2-△△Ct法简要介绍qPCR的数据分析过程,并进一步通过GraphPad Prism 8.0对统计分析及绘图作一简单介绍。

 

3.2 相对定量法

(1)目的基因Ct值的归一化:

   ΔCt(实验组)=Ct(实验组的目的基因)-Ct(实验组的内参基因)

   ΔCt(对照组)=Ct(对照组的目的基因)-Ct(对照组的内参基因)

(2)实验组ΔCt的归一化:ΔΔCt=各样本的ΔCt-对照组的ΔCt

(3)表达水平的差异倍数:2 –ΔΔCT

 

3.3 数据处理及统计分析

(1)qPCR结束,得到原始数据,粘贴到Excel表格中,仅保留位置及Cq值(注:Ct值与Cq值表达的意思基本一致,实验指南建议用Cq值来命名,所以不必纠结两者的名称,同等看待即可;此外,一定要明确自己的加样位置,以防分析出错);

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(2)我们一般在实验中会设置复孔,所以第一步先求其平均值;

(3)第二步:计算ΔCt,用目的基因的Ct值减去内参基因的Ct值;

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(4)第三步:计算对照组ΔCt的平均值;

(5)第四步:计算ΔΔCt,用ΔCt值减去对照组ΔCt的平均值即可;

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 (6)第五步:计算2–ΔΔCT(注:数据的排布方式可以按照个人习惯自由布局,另外样本较多时也仅需在此基础上添加即可,灵活变换哦);

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(7)复制粘贴2–ΔΔCT值为数据模式,打开GraphPad Prism 8.0,新建Column(注:此处以两组间比较为例);

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(8)复制粘贴数据至GraphPad Prism 8.0,点击Analyze,选择Normality and Lognormality Tests进行正态性检验,默认选项,点击OK,即可得到正态性检验结果;

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(9)返回Table,点击t Tests,进行t检验 ;

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(10)方差齐性检验:默认方差齐,方差不齐时返回Table,再次进行t检验,此时注意勾选第二个,即可得到统计结果。

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(11)绘图:点击侧面Graphs里面的Data1(注:文件名都是可以重新命名的),即可生成图片;

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(12)图片的美化及相关信息完善:此步操作简单,双击即可弹出格式设置窗口,按个人喜好选择即可,但仍需强调的是,一定要展示统计分析结果添加星号哦!

(13)全部处理完成,点击File→Export即可输出图片,还可以根据需要更改图片格式哦!(注:最好保留原始格式,这样后期只需要修改即可,无需再次分析和作图)

 

参考资料:

https://www.minipcr.com/product/qpcr-lab-principles-quantitative-pcr/

 


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