科学研究，做完实验得到的数据如何处理使之可用于文章发表是许多人头疼的问题。
本篇目的
：以实例解决qPCR数据处理及统计分析作图问题
方法
：相对定量法
工具
：Excel、Graphpad prism 8.2
结果
：得到一幅可说明既定目的基因组间表达差异，用于文章发表的图
正文：
正常一次qPCR反应可以得到两个曲线，扩增曲线及溶解曲线(能看懂并分析最好，看不懂也不影响单次数据分析)
扩增曲线
：随着PCR反应进行，荧光信号强度随着扩增产物增加而增强，进而检测扩增产物的变化。
溶解曲线
：随着温度升高DNA双螺旋结构降解程度曲线
使用相对定量法首要关注的是Ct值(部分软件会显示为Cq值)。
首先明确Ct值定义，即：
PCR过程中，扩增产物的荧光信号达到设定的阈值时所经过的扩增循环次数
。平行孔之间Ct值相差最好不要超过0.5。2^-△△Ct为最常用的方法，表示实验组中目的基因较对照组中目的基因表达的差异倍数，计算公式首先：
△Ct(实验组)= Ct(实验组目的基因)- Ct(实验组内参基因)；
△Ct(对照组)= Ct(对照组目的基因)- Ct(对照组内参基因)；
△△Ct=△Ct(实验组)-△Ct(对照组)
最后表达水平的差异倍数用2^-△△Ct表达。
看不懂公式没关系，结合以下实例操