← Назад

Запуск Py-qpcR: Наше новое веб-приложение для автоматизированного анализа данных RT-qPCR

 

🚀 Главные возможности приложения:

  • 📥 Прямой импорт данных: Приложение принимает сырые файлы экспорта напрямую с амплификаторов (например, CSV из Rotor-Gene Q). Больше не нужно вручную форматировать таблицы.

  • 📈 Продвинутый фиттинг кривых: Интеллектуальный алгоритм автоматически подбирает лучшую сигмоидальную модель (L4 или L5 по критерию AICc) для каждой лунки. Это позволяет максимально точно вычислить значения Ct (cpD2) и эффективность реакции (E).

  • 🤖 Умная группировка реплик: Встроенный алгоритм автоматически распознает технические дубли и триплеты (отсекая технические индексы вида [1], [2]), усредняет их значения и считает стандартное отклонение.

  • 🧮 Корректный расчет экспрессии: Поддерживается вычисление относительной экспрессии по методу Пфаффла (с учетом индивидуальной эффективности амплификации), а также классический метод $2^{-\Delta\Delta Ct}$.

  • 📊 Встроенная статистика: Приложение автоматически рассчитывает $\Delta Ct$, $\Delta\Delta Ct$, Fold Change и проводит сравнение групп (t-test) с выдачей p-value «из коробки».

  • 💾 Удобный экспорт: Все промежуточные и итоговые результаты, а также графики кривых можно выгрузить в один клик в формате CSV или Excel для публикации или отчетов.

💡 Как начать пользоваться?

Приложение уже доступно и работает прямо в браузере (установка дополнительных программ не требуется).

🔗 Ссылка на приложение: https://rtqpcr1.streamlit.app/

 📄 Краткая инструкция по подготовке файлов: Для корректной работы достаточно загрузить исходный CSV-файл прибора. Следите за тем, чтобы референсные гены и контрольные группы в интерфейсе были названы точно так же, как в вашем файле.

Инструмент открыт для тестирования. Если у вас есть пожелания по функционалу, вы столкнулись с ошибкой или у вас есть нестандартные форматы данных — пожалуйста, обращайтесь к VK ID

Давайте сделаем анализ данных быстрее и точнее!