Ct 데이터·장비 파일 → ΔΔCt / Pfaffl · 여러 실험(Set) 합치기 · 통계 → 논문용 그래프 · PPT · Methods 문장
무료 · 브라우저에서만 계산
💾 프로젝트데이터·제외한 Ct·그룹·설정·그래프 편집을 파일 하나로 저장했다가 이어서 작업할 수 있습니다. (파일은 내 컴퓨터에만 저장)
장비 파일 또는 붙여넣기
📂 결과 파일을 끌어다 놓거나 클릭해서 선택 — 여러 개를 한 번에 올리면 각각 하나의 실험 Set이 됩니다 QuantStudio / StepOnePlus / 7500 (.xls .xlsx .txt), Bio-Rad CFX (.csv .xlsx) 등 · Sample·Target·Ct(Cq) 열이 있는 표면 대부분 자동 인식
엑셀에서 복사해 붙여넣기
같은 샘플·유전자가 여러 줄이면 technical replicate로 평균냅니다.
열 지정 확인 (자동 인식이 틀렸을 때만)
샘플 그룹 & Ct 확인
Ct 값을 클릭하면 제외/포함 전환18.21 사용18.21 수동 제외19.80 이상치 자동 제외Undet. 증폭 안 됨
그룹 이름이 같은 샘플은 biological replicate로 묶입니다. 샘플 이름 끝의 번호(-1, _2, rep3 등)를 떼어 자동으로 추정했고, 여러 Set에서 이름이 같은 샘플도 같은 그룹이 됩니다.
기준 설정
데이터를 먼저 불러오세요.
추천: 발현이 안정적인 reference gene 2개 이상 (MIQE 가이드라인). GAPDH·ACTB 등은 이름으로 자동 선택했습니다.
3개 이상 반복일 때 가장 벗어난 1개만 제외합니다. 0으로 두면 항상 가장 벗어난 1개를 제외합니다 (4개 중 3개 사용 방식).
결과 한눈에 보기
자세한 표 (Ct · ΔCt · ΔΔCt · 오차 · p값)
샘플별 상세
계산 방법
계산 방식
여러 Set 합치기
오차 계산
오차막대
p값은 어떻게 계산하나요?
각 그룹을 대조군과 1:1로 비교하는 Welch t-test(양측)를 log₂ fold change에 적용합니다. 두 그룹의 분산이 달라도 쓸 수 있어 qPCR에서 가장 무난한 방법입니다. * p < 0.05 · ** p < 0.01 · *** p < 0.001 · ns = 유의하지 않음 처리군끼리도 서로 비교하려면(예: LPS vs LPS+Drug) ANOVA + 사후검정이 필요합니다. 요약 CSV를 통계 프로그램에 넣어 확인하세요.