qPCR已经应用于生命科学研究的各个领域,比如基因的差异表达分析, SNP检测,等位基因的检测,药物开发,临床诊断,转基因研究等。qPCR 扩增的速率就是简单的指数增长，数学形式就是 2 的 Ct 次方，但是实际过程中的增量应该是（1+e）的 Ct 次方，e 是扩增效率也称扩增系数。一般我们都假设 e 为 1。正常的 qPCR 都会有一个阈值，也就是我们平常说的平台期。
在平台期的所有基因扩增的数目是一致的。而*有区别的则是 Ct 值的不同。Ct 值的含义是：每个反应管内的荧光信号达到设定的域值时所经历的循环数 (cycle)。所以不难推断出 Ct 值越小，反应扩增到达平台期所需循环数越少，目的基因起始含量越高。由于在qPCR扩增的指数时期,模板的Ct值和该模板的起始拷贝数存在线性关系,所以成为定量的依据，就给大家介绍一下qPCR数据分析的原理和方法。
模板的Ct值与该模板的起始拷贝数的对数存在一定线性关系,起始模板量浓度越高，Ct值越小；起始模板量浓度越低，Ct值越大。PCR循环在到达Ct值所在的循环数时，刚刚进入真正的指数扩增期（对数期），此时微小误差尚未放大，Ct值的重现性较好，即相同含量的初始模板，得到的Ct值是相对稳定的。
进行相对基因表达分析普遍采用操作简便的2–△△Ct 法，条件是目标基因和参照基因扩增效率都接近 * 且相互间效率偏差在5% 以内。使用2–△△CT法之前，必须验证目标基因和参照基因的扩增效率。一旦确定目标基因和参照基因有相似且接近 * 的扩增效，你就可以确定不同样本中目标基因表达水平的相对差异，下面我们用一个公式进行推导过程：
△Ct（实验组）= Ct（实验组目的基因）- Ct（实验组内参基因）
△Ct（对照组）= Ct（对照组目的基因）- Ct（对照组内参基因）
△△Ct=△Ct（实验组）-△Ct（对照组）
*表达水平的差异倍数Fold Change=2-△△Ct
当△△Ct>0时，目的基因呈现下调趋势，△△Ct<0时，目的基因呈现上调趋势。
