qPCR 반복 실험과 통계: n 세는 법부터 오차막대까지

1. technical replicate와 biological replicate

세포 한 접시에서 RNA를 뽑아 세 well에 잰 것은 n = 3이 아니라 n = 1입니다. 논문 통계에는 보통 biological replicate가 3개 이상 필요합니다.

2. 통계는 log 척도에서

fold change는 비대칭입니다(2배 증가는 +1, 절반 감소는 −1이 아니라 0.5). 그래서 t-test는 ΔCt 또는 log₂ fold change(= −ΔΔCt)에 적용하는 것이 원칙입니다. 이 값들은 정규분포에 더 가깝고, 증가와 감소를 같은 크기로 다룹니다.

3. 어떤 검정을 쓸까

• 두 그룹(대조군 vs 처리군): t-test. 두 그룹의 분산이 다를 수 있으면 Welch t-test가 무난합니다.
• 세 그룹 이상: one-way ANOVA 후 사후검정. 모든 그룹을 대조군과만 비교하면 Dunnett, 모든 쌍을 비교하면 Tukey.
• 같은 날 실험한 대조군–처리군이 짝을 이루면 paired 검정을 고려합니다.

4. 오차막대: SD와 SEM

• SD(표준편차): 값들이 얼마나 퍼져 있는지. 데이터의 변동을 보여 주므로 대부분의 저널이 권장합니다.
• SEM(표준오차 = SD ÷ √n): 평균이 얼마나 정확한지. 막대가 짧게 보이지만 데이터의 퍼짐을 과소평가해 보이게 할 수 있습니다.

어느 쪽이든 figure legend에 "mean ± SD, n = 3"처럼 무엇을 썼는지와 n을 적습니다. 가능하면 개별 값을 점으로 함께 표시하면 좋습니다.

5. 여러 plate를 합칠 때

실험을 여러 날 나눠 했다면 날마다 Ct가 전체적으로 조금씩 움직입니다. plate마다 그 plate의 대조군을 기준(=1)으로 정규화한 뒤 합치면 이 차이가 대부분 사라집니다. 대조군이 없는 plate는 합치기 어렵기 때문에, 매 실험마다 대조군을 함께 돌리는 것이 좋습니다.