2 –ΔCT=待测基因的起始模板量/ 内参基因的起始模板量
通过已知的模板含量，可以计算合成一定的DNA含量需要多少次 循环： n=Log（Nn）-Log（n次循环后的模板含量 N0是原来的模板含量 E是实验效率Efficiency n是所需的循环数
平均相对含量= 2 –平均ΔΔCT ΔΔCT=[CT靶基因-CT内参]样品组-[CT靶基因-CT内参]对照组
DNA模板变性 模板DNA与引物的退火
引物的延伸
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扩增曲线
Yn= N0(1+ E)n
Yn：第n次DNA片段扩增后的拷贝数 E：平均每次的扩增效率 n：循环次数
什么是相对表达量？
Nn= N0(1+E)n NCT= N0(1+E)CT
当E ≈100% = 1时，1+E = 2 NCT= N0X2CT N0= NCT2 -CT 所以， Nrel= N01/N02= NCT1/NCT22 2–(CT1– CT2)= 2 -ΔCT
我们在计算P值时， 当P<0.05时，有一颗星差异 当P<0.01时，有两颗星差异 当P<0.001时，有三颗星差异
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2 –平均ΔΔCT：实验组目的基因表达相对于对照组的变化倍数
P值是一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本 以及更极端情况的概率。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 0.05 或0.01。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件 发生的机率。P < 0.01 时样本间的差异比P < 0.05 时更大，这种说法是 错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F} 或P = P{ F0.01 > F}。