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      qPCR絕對定量與相對定量:原理、應用與選擇策略

    2. 發布日期:2026-01-08      瀏覽次數:314
      • 前言:


        分子生物學研究中,實時定量PCR(qPCR)是強大工具,可精確測量特定DNA序列數量,其定量能力對基因表達分析等領域至關重要,能助我們理解基因表達量及確定病原體數量。

        qPCR定量方法分absoiute定量和相對定量,本文將探討其定義、實驗設計、應用場景及實際研究中的選擇應用。


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        qPCR的absoLute定量


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        定義

        absolute定量直接測量目標分子拷貝數,不依賴參照基因表達水平,通過構建標準曲線確定樣本中目標分子absolute數量,適用于需知確切分子表達的情況。

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        實驗設計

        標準曲線制作:準備與目標分子大小和GC含量相似的 核酸序列作標準品,進行系列稀釋,對各稀釋度標準品進行qPCR反應并記錄Ct值,以濃度對數為橫坐標、Ct值為縱坐標繪制標準曲線,確保線性良好、R2值接近1。

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        實驗操作步驟:從組織等提取DNA/RNA,配置含DNA/RNA模板等的反應體系,在qPCR儀器上反應并記錄目標基因和標準品Ct值,用標準曲線計算樣本中目標分子absolute拷貝數。

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        應用場景

        病毒載量測定:在病毒感染研究中,absolute定量可直接測量病毒基因拷貝數估算病毒載量。

        基因拷貝數變異分析:在遺傳學研究中,absolute定量能精確測量特定基因拷貝數,助研究人員識別與疾病相關的基因拷貝數變異。


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        qPCR的相對定量


        (一)、定義

        相對定量通過比較目標基因與參照基因表達水平定量,無需知道目標分子sbsolute拷貝數,用內參基因標準化目標基因表達量以消除實驗變異,廣泛用于基因表達分析。 特別是在比較不同樣本或不同條件下基因表達變化的研究中。

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        (二)、相對定量的實驗設計

        內參基因的選擇:選擇合適內參基因是相對定量成功關鍵,其應在所有樣本中穩定表達,不受實驗條件影響。選擇標準為穩定性(表達在不同樣本和條件下保持穩定)、相似的表達水平(與目標基因相似以減少定量誤差)、無干擾(不應與目標基因存在交叉反應)。常用內參基因有管家基因,如β - actin、GAPDH等,在大多數細胞類型中表達穩定。

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        ΔΔCT方法:是常用相對定量分析方法,通過比較目標基因和內參基因的Ct值計算相對表達量。

        計算過程為:先計算ΔCT(目標基因Ct值與內參基因Ct值之差),再選一個樣本作對照組,計算其他樣本與對照組的ΔCT差值得ΔΔCT,最后用2^ - ΔΔCT公式計算相對表達量。

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        (三)、相對定量的應用場景

        基因表達分析:相對定量可助研究人員了解特定基因在不同條件下的表達變化。操作步驟包括樣本收集、RNA提取、cDNA合成、qPCR反應、數據分析(用ΔΔCT方法)。

        條件變化下的表達差異分析:相對定量在比較不同條件下基因表達差異中很重要,如藥物處理、疾病狀態等。應用示例有評估藥物分子作用機制(比較藥物處理前后基因表達變化)、尋找潛在生物標志物(分析疾病與正常狀態下基因表達差異)。

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        absolute定量與相對定量比較與選擇


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        提優缺點比較

        sbsolute定量優點:精確性高,能提供目標分子精確拷貝數,適用于需具體數值的研究;直接測量,不依賴內參基因,減少因內參選擇不當帶來的誤差

        缺點:操作復雜,需制備和分析標準曲線,增加實驗復雜性和時間成本;成本較高,標準品制備需額外成本和時間。

        相對定量優點:操作簡便,不需要制備標準曲線。 優點:簡單,可通過選合適內參基因適應不同實驗條件。

        缺點:依賴內參基因,結果準確性取決于其穩定性,表達不穩定會影響結果;相對測量可能因內參選擇不當引入誤差。

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        選擇依據

        實驗目的:需知目標基因確切拷貝數(如病毒載量測定、基因拷貝數變異分析)選absolute定量;比較不同樣本或條件下基因表達變化(如基因表達分析、條件變化下表達差異分析)選相對定量。

        樣本類型和數量:稀有或珍貴樣本,absolute定量更合適,能提供更精確測量;處理大量樣本,相對定量更高效,可簡化實驗流程。

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            Best實踐建議

        實驗設計建議:制備標準曲線用與樣本來源相似標準品提高定量準確性;選在實驗條件下表達穩定、無顯著變化的內參基因;至少進行三次重復實驗確保結果可靠、可重復。

        數據分析建議:相對定量中對數據適當歸一化處理減少技術變異影響;解釋結果時考慮實驗設計、樣本處理和數據分析各步可能引入的變異;用專業數據分析軟件提高分析準確性和效率。

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