MIQE指南中明確提出，進行qPCR實驗時必須測定以下檢測性能特點：PCR的效率、線性動態(tài)范圍、LOD和精密度。

1、PCR的效率：

強大和精確的qPCR測定通常具有高效率。在報告目的基因相對于參照基因的mRNA濃度時，PCR效率是非常重要的。ΔΔCq方法是測定樣本和用來標(biāo)準化的單個參照基因之間濃度差異的最常見的方法之一。如果計算出目的基因與參照基因的Cq值的差異(ΔCq)，就可以將不同樣本的ΔCq值直接進行比較。值得注意的是，兩個基因的比較，必須在相似的擴增效率下進行。然而最常見的方法不一定是最合適的，相反已經(jīng)開發(fā)了更為普通的定量模型用于校正擴增效率的差異[1]和多個參照基因的使用[2]。

PCR擴增效率必須通過校準曲線法建立，因為校準法簡單、快速、重現(xiàn)好，保證了PCR的平均反應(yīng)效率、分析靈敏度和檢測方法的穩(wěn)健性。擴增效率，要通過校準曲線線性部分的斜率計算，具體計算公式為：PCR效率= 10-1/slope-1，即以初始模板濃度的對數(shù)為X軸(自變量)，以Cq值為Y軸(因變量)作圖。理論上效率的最大值為1.00 (或100%)，此值表明每個循環(huán)周期的產(chǎn)物量加倍。理想情況下，所報道的平均PCR效率的CI (可信區(qū)間)或SE (誤差)值應(yīng)該通過兩次校準曲線法得到。

發(fā)表文章時，除了要提交每個定量目標(biāo)的校準曲線外，還要提供校準曲線的斜率和在Y軸上的截距。PCR效率的差異會產(chǎn)生不同斜率的校準曲線。隨著模板量的變化，目的基因和參照基因Cq值的差異并非固定不變，因此，按照固定Cq值計算得到的相對濃度是不準確的，可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)結(jié)果。

大于40的Cq值是可疑的，由于其效率較低，建議不要報道。然而這種隨意設(shè)定Cq臨界值的做法是不科學(xué)的，因為這些值可能很低(可消除有效的結(jié)果)也可能很高(能增加假陽性結(jié)果)。

2、線性動態(tài)范圍：

PCR反應(yīng)的動態(tài)范圍應(yīng)該呈線性，即最高或最低的定量拷貝數(shù)應(yīng)該通過平均校準曲線法得到，提交的文章應(yīng)該包括線性動態(tài)范圍。校準曲線的產(chǎn)生依賴于所使用的模板，動態(tài)范圍應(yīng)跨越至少3個數(shù)量級，最好擴大到5或6個1og10濃度范圍。校準曲線的線性區(qū)間必須包括目標(biāo)核酸的定量范圍。由于定量下限的界定往往很混亂，因此應(yīng)該報告提交文章中所謂線性范圍內(nèi)最低濃度處的變異。另外還必須報告線性相關(guān)系數(shù)( R2值)，并且最好提供整個線性動態(tài)范圍內(nèi)的CI值。

3、檢測限：

檢測限定義為能夠檢測到95%的陽性標(biāo)本的最低濃度。換言之，將濃度在LOD水平處的待測樣本進行多次重復(fù)測定，測得無效結(jié)果的概率小于5%。低拷貝PCR的出現(xiàn)是隨機有限的，而且不可能發(fā)生單次PCR的LOD值小于3個拷貝數(shù)的情況。然而，如果進行多次反應(yīng)，則可通過數(shù)字PCR獲得低濃度范圍的準確定量。事實上，可將濃度校準品進行有限稀釋，并按照泊松分布計算PCR反應(yīng)的失敗率和成功率。

4、精密度：

引起qPCR變異的因素很多，包括影響退火和變性的溫度差異、取樣誤差導(dǎo)致的濃度變異和隨機誤差。qPCR的精密度主要受濃度影響，并隨拷貝數(shù)增加而降低。最好進行多次重復(fù)測定，并將以SD誤差線形式表示的批內(nèi)變異(重復(fù)性)和校準曲線的CI (可信區(qū)間)在圖中標(biāo)示出來。變異系數(shù)CV不能用來描述Cq，但可用來表示拷貝數(shù)與濃度的變異。技術(shù)引起的變異應(yīng)區(qū)別于生物學(xué)變異。生物學(xué)復(fù)制可直接導(dǎo)致組間或不同處理方法間qPCR結(jié)果的顯著性差異。對于診斷分析，還需要報告不同地點和不同操作者的批間精密度(重現(xiàn)性)。

資料來源：2020版MIQE指南

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參考文獻：

[1] Pfaffl M W . A new mathematical model for relative quantification in real-time RT-PCR[J]. Nucleic Acids Research, 2001, 29(9):e45.

[2] Hellemans J , ?Mortier G , ?Paepe A D , et al. qBase relative quantification framework and software for management and automated analysis of real-time quantitative PCR data[J]. Genome Biology, 2007, 8(2).