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            干貨 | Ct值過大怎么辦?

            來源:翌圣生物科技(上海)股份有限公司   2024年05月28日 10:56  

            在合理區(qū)間內,Ct值小,感覺美滋滋,但Ct值大的時候,可能就難受了≧ ﹏ ≦


            今天小翌就給大家分享一下如何應對Ct值偏大的問題~

             

            Ct值,即循環(huán)閾值(Cycle Threshold),是指熒光定量PCR實驗中熒光信號超過背景噪音水平時的循環(huán)次數(shù),是最重要的關鍵參數(shù),可用于分析基因表達差異、計算基因拷貝數(shù)或者實驗質量控制等等。

             

             

            從圖表上我們可以看到的是熒光閾值和擴增曲線交點的橫坐標即為Ct值。其中出現(xiàn)的熒光閾值一般是基線的標準差的10倍,在實際操作中也可以手動調節(jié)。

             

            而Ct值與模板量、產物量之間的關系為:

             

            擴增產物量Xn=起始模板量X0×(1+擴增效率En循環(huán)個數(shù)n

             

            其中En表示的是擴增效率。當擴增產物量增長到一定量級后,所發(fā)出的熒光信號等于熒光閾值,此時的循環(huán)個數(shù)則為Ct值。由計算方式可以了解到,Ct值與起始模板的對數(shù)存在線性關系,當擴增產物量為定值時,起始模板量越大,Ct值越?。黄鹗寄0辶吭叫?,Ct值越大。

             

             

            但是小伙伴們要注意,Ct值不是恒定不變的,不同的樣本、不同的儀器會對該數(shù)據(jù)有一定的影響,有時即使是相同的樣品在相同的儀器上重復2-3遍,Ct值也會存在差異。

             

             
            頭疼的問題
             
            為什么會出現(xiàn)Ct值偏大的現(xiàn)象?

             

            Ct值的范圍通常在15-35之間。當Ct值小于15,則認為在基線期擴增范圍內,未達到熒光閾值。當Ct值大于35時,不適宜用于定量,僅能做定性判斷。但是有不少小伙伴表示,Ct值在30以上心里就很難受了,數(shù)據(jù)使起來不痛快,為什么會出現(xiàn)大的Ct值呢?

             

            上文中有提到關系等式:

            擴增產物量Xn=起始模板量X0×(1+擴增效率En循環(huán)個數(shù)n

             

            可以發(fā)現(xiàn)要達到一定的擴增產物量,Ct值同起始模板量和擴增效率En有一定的關系。

             

             
            >起始模板量對于Ct值的影響
             
             

            不同的小伙伴對于起始模板的投入量有不同的選擇,例如選擇將cDNA原液稀釋10倍后作為反應模板上機檢測;直接選擇cDNA原液作為反應模板上機檢測;又或者在進行反轉錄時選用100ng RNA1000ng RNA進行反轉錄。

             

             

            不同的反應模板量會對Ct值造成影響,模板量越多,Ct值越小,而模板量越少,Ct值就越大。10倍的模板量差異,對應的Ct值差異約在3.3個循環(huán)數(shù)(23.33=10)。

             

            理論情況下,模板量投入越多,Ct值會變得越小,但實際操作時要注意!小伙伴們在閱讀反轉錄試劑或者熒光定量試劑說明書時,會發(fā)現(xiàn)模板投入量都會存在上限。例如反轉錄時模板RNA投入量不建議超過2000ng,熒光定量PCR時投入的cDNA原液體積不能超過總反應體系的1/10。切記不要盲目為了減少Ct值無限制地增加模板投入量。模板本身除了包含核酸外,還有其他潛在的上游反應殘留物或抑制物,量大時會對下游反應造成一定的抑制作用。

             

             

             
            >擴增效率對于Ct值的影響
             
             

            理論情況下,PCR擴增將1DNA分子變成2DNA分子,擴增效率為100%。但實際情況下,由于PCR反應中存在抑制因素,導致擴增效率低于100%,而一些污染、非特異擴增或者引物二聚體會導致擴增效率高于100%

             

             

            通常建議選用擴增效率在90%-110%之間的反應體系進行實驗測試??吹竭@,小伙伴會問,我如何知道我的反應體系擴增效率在多少?

             

            通常獲取真實的擴增效率需要通過預實驗制作標準曲線,通過制作標準曲線,獲取曲線斜率,從而換算出擴增效率。

             

            標準曲線制作案例:以染料法熒光定量檢測A基因

             
            01
             

            盡量準備高濃度的待測cDNA或質粒DNA,于室溫中瞬離混勻備用。根據(jù)個人需求按照一定梯度稀釋核酸樣本,一般建議6-8個梯度。

            02
             

            每個梯度做3個技術重復,配制大體系平均分配至小體系準確定會更高。期間也要注意混勻,槍頭的替換和氣泡排除等操作細節(jié)。

             

            03
             

            上機后,熒光定量PCR儀器會根據(jù)輸入的信息進行標準曲線作圖和換算。

             

            04
             

            觀察標準曲線的斜率是否落在-3.58~-3.10之間以及相關系數(shù)R2是否≥0.98。(斜率折算成擴增效率的算法:擴增效率=10(-1/斜率)-1)

             

            選用擴增效率在90%-110%之間的反應體系,當然,越接近100%越好。當擴增效率下降5%時,對應的Ct值大約會增加1。當擴增效率較低,在80%以下時,Ct值會明顯偏大。

             

             
            >出現(xiàn)Ct值大,該怎么辦?
             
             

            首先,小伙伴們,當Ct值偏大,尤其在30以上時,切記先不要慌,先保存好辛苦做出來的數(shù)據(jù),冷靜下來后細心分析下數(shù)據(jù),看看數(shù)據(jù)本身是否合理且可使用!若復孔Ct值的STD<0.2且熔解曲線單峰,則表明該數(shù)據(jù)是可靠的,可用于數(shù)據(jù)分析。

             

            當Ct值大于30且復孔STD值>0.2時,若其本身為低表達基因且在其他研究或發(fā)表文獻中都得到驗證,可嘗試將技術重復從3管提升至5-6管。再次上機后,剔除其中差異較大的技術重復,選用STD值最小的復孔數(shù)據(jù)。

             

             
            對癥下藥,減小Ct值
             
             
            01

            目標模板濃度偏低

            a. 通過增加反轉錄時RNA的投入量從而提高模板濃度,或減少cDNA模板稀釋度,理論上每稀釋10倍,Ct值增大3.3。

            b. 模板降解的風險,選用新鮮的RNA或分裝保存好的未開封RNA進行反轉錄獲取新的cDNA。選擇高產高穩(wěn)的RNA提取試劑及反轉錄試劑。

            c. 若基因本身表達豐度就很低,嘗試選用高靈敏的qPCR試劑來進行熒光定量PCR。

             

            02

            擴增片段過長

            a.擴增產品片段不要過長,選擇產物長度在80-300bp之間的。
            b.可嘗試標準的三步法擴增提高長片段的擴增效率。但是要注意片段長度很長的,該方法效果不大,建議選用方法a。

             

            03

            擴增效率異常,嚴重偏離100%±10%

            a. 做好引物設計,避免二級結構、發(fā)夾結構和錯配,減少非特異擴增。

            b. 確保RNA純度達標(OD260/280、OD260/230),減少抑制物對于反應的影響。

            c. 若原采用cDNA原液作為模板,可嘗試對cDNA原液進行一定比例稀釋后進行分析。

             

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            [1] Li Y, Wang D, Ping X, et al. Local hyperthermia therapy induces browning of white fat and treats obesity. Cell. 2022;185(6):949-966.e19.doi:10.1016/j.cell.2022.02.004.(IF=66.850)

            [2] Seki T, Yang Y, Sun X, et al. Brown-fat-mediated tumour suppression by cold-altered global metabolism. Nature. 2022;608(7922):421-428. doi:10.1038/s41586-022-05030-3. (IF=69.504)

            [3] Chen P, Wang W, Liu R, et al. Olfactory sensory experience regulates gliomagenesis via neuronal IGF1. Nature. 2022;606(7914):550-556. doi:10.1038/s41586-022-04719-9.(IF=69.504)

            [4] Dong W, Zhu Y, Chang H, et al. An SHR-SCR module specifies legume cortical cell fate to enable nodulation. Nature. 2021;589(7843):586-590. doi:10.1038/s41586-020-3016-z.(IF=69.504

            [5] Lu XY, Shi XJ, Hu A, et al. Feeding induces cholesterol biosynthesis via the mTORC1-USP20-HMGCR axis. Nature. 2020;588(7838):479-484. doi:10.1038/s41586-020-2928-y.(IF=69.504)

            [6] Bi X, Wang K, Yang L, et al. Tracing the genetic footprints of vertebrate landing in non-teleost ray-finned fishes. Cell. 2021;184(5):1377-1391.e14. doi:10.1016/j.cell.2021.01.046.(IF=66.850

            [7] Liu S, Hua Y, Wang J, et al. RNA polymerase III is required for the repair of DNA double-strand breaks by homologous recombination. Cell. 2021;184(5):1314-1329.e10. doi:10.1016/j.cell.2021.01.048.(IF=66.850

            [8] Liu CX, Li X, Nan F, et al. Structure and Degradation of Circular RNAs Regulate PKR Activation in Innate Immunity. Cell. 2019;177(4):865-880.e21. doi:10.1016/j.cell.2019.03.046.(IF=66.850)

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            [10] Chai Q, Yu S, Zhong Y, et al. A bacterial phospholipid phosphatase inhibits host pyroptosis by hijacking ubiquitin. Science. 2022;378(6616):eabq0132. doi:10.1126/science.abq0132.(IF=63.714)

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            [12] Han F, Liu X, Chen C, et al. Hypercholesterolemia risk-associated GPR146 is an orphan G-protein coupled receptor that regulates blood cholesterol levels in humans and mice. Cell Res. 2020;30(4):363-365. doi:10.1038/s41422-020-0303-z.(IF=46.297)

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            [14] Bi Q, Wang C, Cheng G, et al. Microglia-derived PDGFB promotes neuronal potassium currents to suppress basal sympathetic tonicity and limit hypertension. Immunity. 2022;55(8):1466-1482.e9. doi:10.1016/j.immuni.2022.06.018.(IF=43.474)

            [15] Wang X, Ni L, Wan S, et al. Febrile Temperature Critically Controls the Differentiation and Pathogenicity of T Helper 17 Cells. Immunity. 2020;52(2):328-341.e5. doi:10.1016/j.immuni.2020.01.006.(IF=43.474

            [16] Xiao J, Li W, Zheng X, et al. Targeting 7-Dehydrocholesterol Reductase Integrates Cholesterol Metabolism and IRF3 Activation to Eliminate Infection. Immunity. 2020;52(1):109-122.e6. doi:10.1016/j.immuni.2019.11.015.(IF=43.474)

            [17] Zhang X, Zhang C, Qiao M, et al. Depletion of BATF in CAR-T cells enhances antitumor activity by inducing resistance against exhaustion and formation of central memory cells. Cancer Cell. 2022;40(11):1407-1422.e7. doi:10.1016/j.ccell.2022.09.013.(IF=38.585)

            [18] Wang XY, Wei Y, Hu B, et al. c-Myc-driven glycolysis polarizes functional regulatory B cells that trigger pathogenic inflammatory responses. Signal Transduct Target Ther. 2022;7(1):105. Published 2022 Apr 18. doi:10.1038/s41392-022-00948-6.(IF=38.104)

            [19] Fan H, Hong B, Luo Y, et al. The effect of whey protein on viral infection and replication of SARS-CoV-2 and pangolin coronavirus in vitro. Signal Transduct Target Ther. 2020;5(1):275. Published 2020 Nov 24. doi:10.1038/s41392-020-00408-z.(IF=38.104)

            [20] Ren Y, Wang A, Wu D, et al. Dual inhibition of innate immunity and apoptosis by human cytomegalovirus protein UL37x1 enables efficient virus replication. Nat Microbiol. 2022;7(7):1041-1053. doi:10.1038/s41564-022-01136-6.(IF=30.964)

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