利用實(shí)時(shí)定量PCR技術(shù)通過(guò)2-△△CT方法分析相對(duì)基因表達(dá)差異

1、利用實(shí)時(shí)定量 PCR技術(shù)通過(guò)2 -CT 方法分析相對(duì)基因表達(dá)差異Kenneth J. Livak and Thomas D. Schmittgen Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy. Washington State University, Washington 99164-6534 現(xiàn)在最常用的兩種分析實(shí)時(shí)定量 PCR 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的方法是絕對(duì)定量和相對(duì)定量。絕對(duì)定量通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)曲線計(jì)算起始模板的拷貝數(shù)；相對(duì)定量方法則是比較經(jīng)過(guò)處理的樣品和未經(jīng)處理的樣品目標(biāo)轉(zhuǎn)錄本之間的表達(dá)差異。 2 - CT 方法是實(shí)時(shí)定量 PCR

2、 實(shí)驗(yàn)中分析基因表達(dá)相對(duì)變化的一種簡(jiǎn)便方法。本文介紹了該方法的推導(dǎo)，假設(shè)及其應(yīng)用。另外，在本文中我們還介紹了兩種 2 - CT 衍生方法的推導(dǎo)和應(yīng)用，它們?cè)趯?shí)時(shí)定量 PCR 數(shù)據(jù)分析中可能會(huì)被用到。 關(guān)鍵詞：反轉(zhuǎn)錄 PCR 定量PCR 相對(duì)定量 實(shí)時(shí)PCR Taqman 反轉(zhuǎn)錄 PCR （ RT-PCR ）是基因表達(dá)定量非常有用的一種方法（ 1 3 ）。實(shí)時(shí) PCR 技術(shù)和 RT-PCR 的結(jié)合產(chǎn)生了反轉(zhuǎn)錄定量 PCR 技術(shù)（ 4 ， 5 ）。實(shí)時(shí)定量 PCR 的數(shù)據(jù)分析方法有兩種：絕對(duì)定量和相對(duì)定量。絕對(duì)定量一般通過(guò)定量標(biāo)準(zhǔn)曲線來(lái)確定我們所感興趣的轉(zhuǎn)錄本的拷貝數(shù)；相對(duì)定量方法則是用來(lái)確定經(jīng)過(guò)

3、不同處理的樣品目標(biāo)轉(zhuǎn)錄本之間的表達(dá)差異或是目標(biāo)轉(zhuǎn)錄本在不同時(shí)相的表達(dá)差異。 絕對(duì)定量通常在需要確定轉(zhuǎn)錄本絕對(duì)拷貝數(shù)的條件下使用。通過(guò)實(shí)時(shí) PCR 進(jìn)行絕對(duì)定量已有多篇報(bào)道（ 6 9 ），包括已發(fā)表的兩篇研究論文（ 10 ， 11 ）。在有些情況下，并不需要對(duì)轉(zhuǎn)錄本進(jìn)行絕對(duì)定量，只需要給出相對(duì)基因表達(dá)差異即可。顯然，我們說(shuō) X 基因在經(jīng)過(guò)某種處理后表達(dá)量增加 2.5 倍比說(shuō)該基因的表達(dá)從 1000 拷貝 / 細(xì)胞增加到 2500 拷貝 / 細(xì)胞更加直觀。 用實(shí)時(shí) PCR 對(duì)基因表達(dá)進(jìn)行相對(duì)定量分析需要特殊的公式、假設(shè)以及對(duì)這些假設(shè)的驗(yàn)證。 2 - CT 方法可用于定量 PCR 實(shí)驗(yàn)來(lái)計(jì)算基因表達(dá)

4、的相對(duì)變化： 2 - CT 公式的推導(dǎo) , 以及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，有效性評(píng)估在 Applied Biosystems User Bulletin No.2(P/N4303859) 中有介紹。用 2 - CT 方法分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)在文獻(xiàn)中也有報(bào)道 (5, 6) 。本文介紹了該方法的推導(dǎo)、假設(shè)以及應(yīng)用。另外，本文還介紹了 2 - CT 兩種衍生方法的推導(dǎo)和應(yīng)用，它們?cè)趯?shí)時(shí)定量 PCR 數(shù)據(jù)分析中都可能被用到。   2 - CT 方法   2 - CT 方法的推導(dǎo) PCR 指數(shù)擴(kuò)增的公式是： Xn 是第 n 個(gè)循環(huán)后目標(biāo)分子數(shù)。 X 0 是初始目標(biāo)分子數(shù)。 Ex 是目標(biāo)分子擴(kuò)增效率。 n

5、 是循環(huán)數(shù) C T 代表目標(biāo)擴(kuò)增產(chǎn)物達(dá)到設(shè)定閾值所經(jīng)歷的循環(huán)數(shù) 因此： X T 是目標(biāo)分子達(dá)到設(shè)定的閾值時(shí)的分子數(shù)。 C T,X 是目標(biāo)分子擴(kuò)增達(dá)到閾值時(shí)的循環(huán)數(shù)。 Kx 是一個(gè)常數(shù) 對(duì)于內(nèi)參反應(yīng)而言，也有同樣的公式： 用 X T 除以 R T 得到： 對(duì)于使用 Taqman 探針的實(shí)時(shí)擴(kuò)增而言， X T 和 R T 的值由一系列因素決定：包括探針?biāo)鶐У臒晒鈭?bào)導(dǎo)基團(tuán)、探針序列對(duì)探針熒光特性的影響、探針的水解效率和純度以及熒光閾值的設(shè)定。因此常數(shù) K 并不一定等于 1 。 假設(shè)目標(biāo)序列與內(nèi)參序列擴(kuò)增效率相同： 或： X N 代表經(jīng)過(guò)均一化處理過(guò)的初始目標(biāo)分子量； C T 表示目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)基因

6、C T 值的差異（ C T,X -C T,R ） 整理上式得： 最后用任一樣本 q 的 X N 除以參照因子（ calibrator ， cb ）的 X N 得到： 在這里 對(duì)于一個(gè)少于 150bp 的擴(kuò)增片斷而言，如果 Mg 2+ 濃度、引物都進(jìn)行了適當(dāng)?shù)膬?yōu)化，擴(kuò)增效率接近于 1 。因此目標(biāo)序列的量通過(guò)內(nèi)均一化處理之后相對(duì)于參照因子而言就是： 1.2 方法的假設(shè)和應(yīng)用 要使 C T 計(jì)算方法有效，目標(biāo)序列和內(nèi)參序列的擴(kuò)增效率必須相等。看兩個(gè)反應(yīng)是否具有相同的擴(kuò)增效率的方法是看他們模板濃度梯度稀釋后擴(kuò)增產(chǎn)物 C T 如何變化。 圖 1 顯示的是 cDNA 樣品在 100 倍稀釋范圍內(nèi)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

7、。對(duì)于每一個(gè)稀釋樣本，都用 GAPDH 和 c-myc 特異的熒光探針及引物進(jìn)行擴(kuò)增。計(jì)算出 c-myc 和 GAPDH 的平均 C T 值以及 C T 值，通過(guò) cDNA 濃度梯度的 log 值對(duì) C T 值作圖，如果所得直線斜率絕對(duì)值接近于 0 ，說(shuō)明目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)基因的擴(kuò)增效率相同，就可以通過(guò) C T 方法進(jìn)行相對(duì)定量。在圖 1 中，直線斜率是 0.047 ，因而假設(shè)成立， C T 方法可以用來(lái)分析數(shù)據(jù)。如果兩個(gè)擴(kuò)增反應(yīng)效率不同，則需要通過(guò)定量標(biāo)準(zhǔn)曲線和絕對(duì)定量的方法來(lái)進(jìn)行相對(duì)定量；或者也可以重新設(shè)計(jì)引物，優(yōu)化反應(yīng)條件使得目標(biāo)序列和內(nèi)參序列具有相同的擴(kuò)增效率。 1.3 內(nèi)標(biāo)和參照因子的選

8、擇 使用內(nèi)標(biāo)基因的目的是為了對(duì)加入到反轉(zhuǎn)錄反應(yīng)中的 RNA 進(jìn)行均一化處理。標(biāo)準(zhǔn)的看家基因一般都可被用作內(nèi)標(biāo)基因。適合于實(shí)時(shí) PCR 反應(yīng)內(nèi)標(biāo)基因包括 GAPDH ， -actin, 2 -microglobulin 以及 rRNA 。當(dāng)然，其它的看家基因也同樣能被用作內(nèi)標(biāo)。我們推薦在應(yīng)用某一基因作為內(nèi)標(biāo)之前首先確證該基因的表達(dá)不會(huì)受實(shí)驗(yàn)處理的影響。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)處理是否對(duì)內(nèi)標(biāo)基因表達(dá)產(chǎn)生影響的方法在 2.2 部分有描述。 方法中參照因子的選擇決定于基因表達(dá)定量實(shí)驗(yàn)的類型。最簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)就是把未經(jīng)處理的樣品作為參照因子（ calibrator ）。經(jīng)內(nèi)標(biāo)基因均一化處理后，通過(guò) 方法計(jì)算，目標(biāo)基因表達(dá)差

9、異通過(guò)經(jīng)過(guò)處理的樣本相對(duì)于未經(jīng)處理的樣本的倍數(shù)來(lái)表示。對(duì)于未經(jīng)處理的參照樣， C T 0 ，而 2 0 1 。 所以根據(jù)定義，未處理樣本的倍數(shù)變化為 1 。而對(duì)于那些經(jīng)過(guò)處理的樣本， 相對(duì)于參考因子基因表達(dá)的倍數(shù)為 。同樣的分析也可用于不同時(shí)相的基因表達(dá)差異，在這種情況下，一般選 0 時(shí)刻的樣本作為參照因子。 有些情況下，并不是比較不同處理樣本基因表達(dá)差異。例如，有的是想看某一器官中特定 mRNA 的表達(dá)。在這種情況下，參照因子可能是另一器官中該 mRNA 的表達(dá)。表 1 顯示了大腦和腎臟總 RNA 中 c-myc 和 GAPDH 轉(zhuǎn)錄本的 CT 值。在這一個(gè)例子中，大腦被人為的選擇為參照因子

10、，通過(guò)計(jì)算得到腎臟 c-myc 表達(dá)量經(jīng) GAPDH 校正后相對(duì)于大腦的表達(dá)量的結(jié)果。盡管相對(duì)定量方法可用于這種組織之間的比較，但結(jié)果的生物學(xué)解釋是相當(dāng)復(fù)雜的。不同種類細(xì)胞中目標(biāo)和參照轉(zhuǎn)錄本單一的相對(duì)量變化可能在任何特定的組織中都存在。 1.4 方法的數(shù)據(jù)分析 實(shí)時(shí)定量 PCR 所得到 C T 值可以很容易的輸出到表格程序如 Microsoft Excel 中去。為了顯示數(shù)據(jù)分析過(guò)程，我們?cè)谶@里給出了一個(gè)基因表達(dá)定量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和樣本列表。通過(guò) -actin 均一化處理，我們對(duì)目標(biāo)基因 fos-glo-myc 的表達(dá)變化進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。在 8h 的時(shí)間范圍內(nèi)，在每一時(shí)間點(diǎn)都取 3 個(gè)重復(fù)樣本，每一樣

11、本在 cDNA 合成之后都做定量 PCR ，數(shù)據(jù)分析用到了公式 9 ，即： Time x 表示任意時(shí)間點(diǎn)， Time 0 表示經(jīng) -actin 校正后 1 倍量的目標(biāo)基因表達(dá)。 0 時(shí)刻目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)基因的平均 C T （見(jiàn)圖 2 第 8 欄）被用于公式 9 中。通過(guò)公式 9 計(jì)算出每一個(gè)樣本目標(biāo)基因表達(dá)通過(guò) -actin 均一化處理后相對(duì)于 0 時(shí)刻的倍數(shù)（見(jiàn)圖 2 第 9 欄）。平均 SD ， CV 由每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)所取的三個(gè)重復(fù)樣求得。用這種分析方法，在 0 時(shí)刻的平均倍數(shù)變化接近于 1 。我們發(fā)現(xiàn)通過(guò)檢測(cè)在 0 時(shí)刻平均倍數(shù)變化是否為 1 可以很方便的驗(yàn)證三個(gè)重復(fù)樣品之間是否有錯(cuò)誤或者誤

12、差。如果得到的結(jié)果與 1 偏差很大 , 則表明存在計(jì)算錯(cuò)誤或者是很高的實(shí)驗(yàn)誤差。 在前面的例子中，在每一時(shí)間點(diǎn)上分別取了三個(gè)獨(dú)立的 RNA 樣本進(jìn)行了分析。因此對(duì)每一個(gè)樣本分別處理，通過(guò) 計(jì)算后取結(jié)果的平均值就非常重要。如果是同一樣本進(jìn)行 PCR 擴(kuò)增的重復(fù)，這就需要首先求出平均 C T, 然后再進(jìn)行 計(jì)算。怎么樣計(jì)算平均值就要看目標(biāo)基因和內(nèi)參基因是在同一個(gè)管子中擴(kuò)增還是在不同的管子中擴(kuò)增。表 1 給出了目標(biāo)基因（ c- myc ）和內(nèi)參基因（ GAPDH ）在不同管中擴(kuò)增的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在這里不應(yīng)該把任一單個(gè)的 c-myc 管子和 GAPDH 管子作比較，而應(yīng)該分別計(jì)算出 c-myc 和 GAP

13、DH 的平均 C T 來(lái)計(jì)算 C T 。 重復(fù)實(shí)驗(yàn)中 C T 值的估計(jì)偏差通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的指數(shù)計(jì)算轉(zhuǎn)化成最后結(jié)果中相對(duì)量的變化。但其中的一個(gè)難點(diǎn)是 C T 值與相應(yīng)的拷貝數(shù)成指數(shù)關(guān)系（見(jiàn)第 4 部分） , 因此，在最后的計(jì)算中， 的誤差通過(guò) C T 加上標(biāo)準(zhǔn)偏差和 C T 減去標(biāo)準(zhǔn)偏差來(lái)評(píng)估，這就使得求得的數(shù)值相對(duì)于平均值呈不對(duì)稱分布。不對(duì)稱分布是因?yàn)榻Y(jié)果經(jīng)指數(shù)處理后轉(zhuǎn)化成量的線性比較造成的。 通過(guò)不同熒光染料標(biāo)記的探針，我們可以在同一管中同時(shí)擴(kuò)增目標(biāo)序列和內(nèi)標(biāo)序列。表 2 給出了目標(biāo)基因（ c- myc ）和內(nèi)標(biāo)基因（ GAPDH ）在同一管中擴(kuò)增的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。對(duì)于任意一個(gè)管子，目標(biāo)基因（ c- m

14、yc ）和內(nèi)參基因（ GAPDH ）擴(kuò)增時(shí)加入的 cDNA 量都是一樣多的，所以可以分別對(duì)每個(gè)管子計(jì)算 C T 值，這些值取平均后再進(jìn)行 計(jì)算。 在這里估計(jì)誤差值也是一個(gè)不對(duì)稱的范圍，反映了誤差經(jīng)指數(shù)處理轉(zhuǎn)化為線性差異。 在表 1 和表 2 中，估計(jì)誤差在從 C T 到 C T 的計(jì)算中未見(jiàn)有增加，這是因?yàn)槲覀儼褏⒄栈蚝蜋z測(cè)基因的誤差都顯示出來(lái)了。我們把 C T,cb 當(dāng)作一個(gè)人為設(shè)定的常數(shù)來(lái)減去，得到 C T 。這樣得到的結(jié)果就與圖 2 所顯示的在求平均之前對(duì)不同重復(fù)樣本分別通過(guò)各自的 C T 值求 所得結(jié)果 相當(dāng)。另一種方法是將參照基因當(dāng)作沒(méi)有任何誤差的倍的量，在這種情況下，平均 C T

15、,cb 的誤差值被引入到每一樣本的 C T 中。在表中，腎臟中 C T 變成 2.50±0.20 而經(jīng)過(guò)校正的 c-myc 量是 5.6 倍，范圍從 4.9 到 5.6 。而在大腦中的結(jié)果是沒(méi)有誤差的倍。 2. 2 -CT 方法 2.1 2 - CT 方法的推導(dǎo) 通過(guò)內(nèi)標(biāo) RNA 可以對(duì)加入 RNA 的量的差異進(jìn)行校正。 方法的數(shù)據(jù)分析的一個(gè)特點(diǎn)就是能夠利用實(shí)時(shí) PCR 實(shí)驗(yàn)的一部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)完成這種校正。在其它的方法不能定量初始 RNA 量的時(shí)候：例如，在能得到的 RNA 量非常有限的時(shí)候或者需要處理高通量的樣品的時(shí)候，這一方法的優(yōu)勢(shì)就格外明顯。當(dāng)然我們也可以利用 PCR 實(shí)驗(yàn)以外的方

16、法來(lái)完成這種校正。最常用的一種方法就是用紫外吸收來(lái)確定用于 cDNA 合成的 RNA 量，然后將相同的 RNA 反轉(zhuǎn)錄產(chǎn)生的 cDNA 用于 PCR 定量反應(yīng)。這種外標(biāo)法校正的一個(gè)應(yīng)用例子就是研究某種實(shí)驗(yàn)處理是否影響內(nèi)標(biāo)基因的表達(dá)。在這里，目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)合二為一。在這個(gè)例子中，公式 2 不被公式 3 除，公式 5 變成： 整理得： 任一樣品 0,q 除以參照品 X 0,cb 得： 在這里 CT=C T ,q-C T ,cb 。 C T 與前面計(jì)算中用的 C T （用目標(biāo)基因 C T 值減去參照基因 C T 值）相互區(qū)別。 就象在 1.1 部分所描述的，如果條件優(yōu)化較好，效率接近于 1 ，內(nèi)標(biāo)相

17、對(duì)于參照因子為： 2.2 2 -CT 方法的應(yīng)用 2 - CT ， 方法的一個(gè)應(yīng)用就是確定實(shí)驗(yàn)處理對(duì)某一候選內(nèi)標(biāo)基因的影響。為了顯示這一過(guò)程，我們做了血清饑餓 / 誘導(dǎo)實(shí)驗(yàn) (7) 。血清饑餓 / 誘導(dǎo)是研究某些 mRNA 降解的常用方法 (8) 。然而，血清可能影響一些基因的表達(dá)包括標(biāo)準(zhǔn)的看家基因的表達(dá)。 在 24-h 血清饑餓培養(yǎng)之后，在 NIH 3T3 細(xì)胞中加入 15% 血清誘導(dǎo)基因表達(dá)。從細(xì)胞中提取 Poly(A) + RNA ，并將之反轉(zhuǎn)錄成 cDNA 。利用 SYBR Green 通過(guò)實(shí)時(shí)定量 PCR 檢測(cè) GAPDH ， 2 -microglobulin cDNA 的量。 GA

18、PDH 和 2 -microglobulin 各自的相對(duì)量通過(guò) 2 - CT 公式 求得。細(xì)胞處理對(duì)于 GAPDH 的基因表達(dá)有明顯影響，但對(duì) 2 -microglobulin 沒(méi)有什么影響。因此 2 -microglobulin 很適合做血清刺激定量實(shí)驗(yàn)的內(nèi)標(biāo)，而 GAPDH 并不適合。這一例子向大家展示了在只研究一個(gè)基因的時(shí)候怎么用 2 - CT 的方法分析基因相對(duì)表達(dá)數(shù)據(jù)。 3. 實(shí)時(shí) PCR 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 實(shí)時(shí) PCR 最終分析的是閾值循環(huán)或 C 。 C T 值通過(guò) PCR 信號(hào)的對(duì)數(shù)值和循環(huán)數(shù)來(lái)確定。 因此 C T 值是一個(gè)指數(shù)而非線性概念 。因此，在任何統(tǒng)計(jì)分析中都不要用原始的

19、 C T 值來(lái)表示結(jié)果。正如我們?cè)谇拔闹兴枋龅囊粯樱?PCR 相對(duì)量通常和內(nèi)標(biāo)和參照樣本一起計(jì)算而很少直接用 C T 值來(lái)表示，除非我們想檢驗(yàn)重復(fù)樣本之間的差別。為了向大家顯示這一點(diǎn)，我們用 SYBR Green 通過(guò) real-time PCR 來(lái)檢測(cè)相同 cDNA 的 96 個(gè)重復(fù)反應(yīng)。所有反應(yīng)組分在同一管中混好后分裝到 96 個(gè)管中，做實(shí)時(shí) PCR 分析，得到了每一個(gè)樣本的 C T 值。為了比較樣品間變化，計(jì)算了 96 個(gè)樣本的平均 ±SD ，如果通過(guò)原始 C T 值計(jì)算，平均 ±SD 是 20.00±0.193 ， CV 為 0.971% 。但是如果把原

20、始 Ct 值用 2 -CT 轉(zhuǎn)化成線性形式，平均 ±SD 是 9.08 × 10 -7 ±1.33 × 10 -7 ， CV 為 13.5 。從這個(gè)簡(jiǎn)單的例子我們可以看出，通過(guò)原始 CT 值來(lái)反映變化是錯(cuò)誤的，應(yīng)該避免。用 2 -CT 將單個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成線性形式來(lái)說(shuō)明重復(fù)樣本之間的變化和差異更準(zhǔn)確可靠。 結(jié)論： 實(shí)時(shí)定量 PCR 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析可以采用相對(duì)定量和絕對(duì)定量?jī)煞N方法，研究人員在設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)定量 PCR 實(shí)驗(yàn)分析基因表達(dá)的時(shí)候首先要問(wèn)的一個(gè)問(wèn)題就是：數(shù)據(jù)最后會(huì)以一個(gè)什么樣的形式得到。如果需要知道絕對(duì)的拷貝數(shù)，就必須用絕對(duì)定量的方法，否則只需要給出

21、基因表達(dá)相對(duì)量就足夠了。相對(duì)定量可能比絕對(duì)定量要更容易一些，因?yàn)樗恍枰鳂?biāo)準(zhǔn)曲線。 本文所給出的公式對(duì)于每個(gè)用相對(duì)定量的方法分析基因表達(dá)差異的研究人員都足夠了。下面，我們總結(jié)一下實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和評(píng)估中的一些重要步驟：   選擇一個(gè)內(nèi)標(biāo)基因。   確定內(nèi)標(biāo)的有效性，確保它不會(huì)受到實(shí)驗(yàn)處理的影響。   通過(guò) PCR 擴(kuò)增目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)基因 RNA 或 cDNA 的一系列梯度稀釋模板確保它們的擴(kuò)增效率相同。 最后通過(guò) 2 - CT 計(jì)算將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成線性形式而不是原始 C T 值。 參考文獻(xiàn)   Murphy, L. D., Herzog, C. E., Rud

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