위 링크를 누르면 설치 없이 브라우저에서 바로 열립니다.
Cholab GraphPad는 일반 실험 데이터를 우선으로 자동 인식해 그래프를 추천하고, 필요할 때 qPCR raw data까지 분석할 수 있는 정적 웹앱입니다. 별도 설치 없이 GitHub Pages 링크를 브라우저로 열어 사용합니다.
- Cholab GraphPad 열기를 누릅니다.
- 기본으로 열리는
일반 그래프탭에서 시작합니다. qPCR 데이터가 필요할 때만qPCR탭을 선택합니다. - XLSX/CSV/TSV 파일을 업로드하거나 표를 붙여넣습니다.
- 오른쪽
미리보기에서 그래프를 확인합니다. - 필요한 경우 제목, X/Y축 이름, 그룹, 오차막대, 범례 위치, 색상 팔레트, 보조선과 기준선을 조정합니다.
PNG,SVG,CSV,XLSX로 저장합니다.
일반 그래프 탭은 데이터 형태를 보고 적절한 그래프를 자동 추천합니다. 추천이 마음에 들지 않으면 그래프 버튼이나 그래프 종류 Graph 선택 메뉴에서 바로 바꿀 수 있습니다.
지원 그래프:
- Bar + dots
- Grouped bar
- Line
- Scatter
- Box
- Violin
- Histogram
- Heatmap
- Dose response
- Volcano
자동 추천 예시:
Target/Gene + Sample/Condition + Value/RE: grouped barTime/Day/Hour + Value + Group: lineDose/Concentration + Response/Viability: dose-responselog2FC + p-value/padj: volcano- 첫 열은 gene/sample 이름, 나머지가 여러 숫자 컬럼: 자동으로
Series / Value구조로 정리한 뒤 grouped bar 또는 line - sheet 이름에 heatmap/matrix/correlation 등이 들어간 숫자 행렬: heatmap
- 숫자형 컬럼 2개 이상: scatter
- 숫자형 컬럼 1개: histogram
qPCR 탭은 장비에서 export한 raw table을 받아 relative expression 그래프를 만듭니다.
지원 입력:
- Raw well-level CSV/XLSX:
Well,Target,Sample,Ct또는Cq - Ct/Cq 별칭:
Mean Ct,Mean Cq,Mean Equivalent Cq,Mean Adjusted Equivalent Cq와 Ct 대응 이름 - QuantStudio
Sample Results:Sample Name,Target Name, cycle mean 컬럼 - QuantStudio CSV의
#metadata 줄과 trailing empty column 자동 처리
QuantStudio Sample Results의 -B1, -B2, -B3 suffix는 biological replicate로 사용합니다. Technical replicate는 cycle mean에 이미 요약된 것으로 처리합니다. Biogroup Results는 QuantStudio가 계산한 Rq, Rq Min, Rq Max를 aggregate 그래프로 표시하지만, replicate가 이미 합쳐진 summary이므로 biological replicate dot이나 SD/SEM 계산에는 사용할 수 없습니다.
각 target g, sample s, biological replicate b에 대해 다음 순서로 계산합니다.
ΔCq(g,s,b) = Cq(target,g,s,b) - Cq(reference,s,b)
calibrator mean ΔCq(g)
= calibrator biological replicate들의 ΔCq 산술평균
ΔΔCq(g,s,b) = ΔCq(g,s,b) - calibrator mean ΔCq(g)
RE(g,s,b) = 2^(-ΔΔCq(g,s,b))
- Raw well-level 입력은 먼저 동일 biological replicate 안의 technical replicate Cq를 평균합니다.
- QuantStudio Sample Results는 technical replicate가 cycle mean에 이미 요약된 것으로 간주합니다.
- 기본 cycle 컬럼 우선순위는
Mean Adjusted Equivalent Cq,Mean Equivalent Cq,Cq,Ct순서입니다. - 그래프의 점은 각 biological replicate의
RE입니다. - 막대는 biological replicate
RE의 산술평균입니다. SD는 표본 표준편차(n-1),SEM은SD / sqrt(n)으로 계산합니다.
Biogroup Results는 biological replicate가 이미 합쳐진 QuantStudio summary이므로 앱에서 ΔΔCq를 다시 계산하지 않습니다. Export에 포함된 다음 값을 그대로 사용합니다.
막대값 = Rq
오차막대 하한 = Rq Min
오차막대 상한 = Rq Max
제공된 QuantStudio export의 95% confidence-level 설정에서는 아래 관계가 확인됩니다.
Fσ = DCq SE × F Factor
Rq = 2^(-DDCq)
Rq Min = 2^(-(DDCq + Fσ))
Rq Max = 2^(-(DDCq - Fσ))
2^-x는 지수변환이므로 Cq 단위의 대칭적인 오차가 Rq에서는 매우 비대칭적인 범위가 됩니다. n=3인 경우 이 파일의 F Factor는 4.303으로, 자유도 2의 95% t 계수와 일치합니다. BioRep 수가 적고 ΔCq 편차가 크면 Fσ가 커져 Rq Max가 급격히 증가합니다.
제공된 데이터의 MSH3-53 / MSH3 예:
BioRep ΔCq = 5.916, 11.092, 5.220
SD / SEM = 3.208 / 1.852
Fσ = 1.852 × 4.303 = 7.969
DDCq = 0.909
DDCq confidence = -7.060 ~ 8.879
Rq = 0.532
Rq Min ~ Rq Max = 0.002 ~ 133.466
큰 error bar는 expression 자체가 높다는 뜻이 아니라 biological replicate 사이 ΔCq 변동이 크고 추정 정밀도가 낮다는 뜻입니다. 이 예에서는 B2 ΔCq가 다른 두 replicate보다 약 5 cycle 높습니다. Raw amplification curve, melt curve, technical replicate 편차, reference gene 안정성을 먼저 확인해야 하며 그래프 모양만을 위해 replicate를 임의 제외하면 안 됩니다.
Sample Results와 Biogroup Results의 막대가 정확히 같지 않을 수도 있습니다. Sample Results 그래프는 BioRep별 RE의 산술평균이고, Biogroup Rq는 aggregate mean Cq를 변환한 값이기 때문입니다. 지수변환에서는 일반적으로 mean(2^-x) != 2^-mean(x)입니다.
qPCR Figure 설정에서 Y축 최소값, 최대값, 눈금 간격, 소수점 자릿수를 직접 지정할 수 있습니다. 값을 비우면 각 항목이 자동 설정으로 돌아갑니다. 눈금 간격은 Linear 축에서 사용하며 Log 축에서는 자동 계산됩니다. Biogroup Results의 장비 신뢰구간이 지나치게 넓을 때는 오차막대를 없음으로 바꿔 Rq 막대만 확인할 수 있습니다.
계산은 comparative Cq 방식인 2^-ΔΔCq를 사용합니다. 이 방식은 target/reference assay의 증폭 효율이 충분히 유사하다는 가정이 필요합니다. 효율 차이가 큰 assay에는 efficiency-corrected 분석을 사용해야 합니다.
- Livak & Schmittgen, 2001: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11846609/
- MIQE guidelines: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19246619/
- Thermo Fisher QuantStudio Design and Analysis Software User Guide: https://documents.thermofisher.com/TFS-Assets/LSG/manuals/100103660_QS_DA_GC_SW_1_0_UG.pdf
기본 컬럼 예시:
Well Target Sample Cq
A1 GAPDH Control_1 18.3
A2 ACTB Control_1 19.1
A3 IL6 Control_1 26.4
사용 순서:
qPCR탭에서 파일을 업로드하거나 표를 붙여넣습니다.Reference gene 기준 유전자에서 GAPDH, ACTB 같은 housekeeping gene을 선택합니다.Calibrator 기준 샘플에서 Control, WT 등 기준 샘플을 선택합니다.- BioRep/TechRep 구조와
오차막대 Error bar를 선택합니다. 분석을 누릅니다.
X,Y,Group,Label: 컬럼을 직접 지정합니다.그룹 기준: 자주 바꾸는 Group 컬럼을 빠르게 선택합니다.X/Y 바꾸기: 숫자형 축을 서로 바꿉니다.제목 Title,X축 이름,Y축 이름: 그래프에 표시될 이름을 직접 입력합니다.오차막대 Error bar: SEM, SD, 95% CI, 없음 중에서 선택합니다.X값 변환,Y값 변환: log10, log2, ln, sqrt, z-score, percent 변환을 적용합니다.Y축 최소값,Y축 최대값: 일반 그래프와 qPCR 그래프의 표시 범위를 직접 좁히거나 넓힙니다.Y축 눈금 간격: Linear 축의 주 눈금 간격을 직접 지정합니다. 비우면 자동입니다.Y축 소수점 자릿수: Y축 눈금 라벨을 0~8자리로 고정합니다. 비우면 자동입니다.범례 위치 Legend: Right, Top, Bottom, Left, Floating, Hide 중에서 선택합니다.
Default: 논문/발표용 기본 스타일을 유지하면서 그래프 종류, 축, 범례, 색상 팔레트만 빠르게 조정합니다.Advanced: figure width/height, 폰트, 제목/축/눈금 글자 크기, 여백, 축선, 보조선, 막대 투명도와 테두리, 선 두께, 점 크기와 색, replicate dot 스타일, 오차막대 색과 두께, 기준선 스타일을 직접 조정합니다.- 오른쪽
미리보기는 스크롤을 내려도 따라오며, Rows/Plotted/Groups/Graph와 QC 메시지가 미리보기 안에 같이 표시됩니다.
축과 범례 Axes의가로 보조선: Y축 방향의 내부 보조선을 켜거나 끕니다.축과 범례 Axes의세로 보조선: X축 방향의 내부 보조선을 켜거나 끕니다.축과 범례 Axes의기준선: cutoff, baseline, threshold처럼 강조할 값을 가로선 또는 세로선으로 추가합니다.축과 범례 Axes의기준선 라벨: 추가한 기준선 이름을 직접 입력합니다.축과 범례 Axes의기준선 라벨 표시: 기준선 라벨을 한 번에 보이거나 숨깁니다.축과 범례 Axes의기준선 목록에서 기준선을 선택하고삭제를 누르면 해당 기준선이 제거됩니다.
PNG: 이미지 파일로 저장SVG: Illustrator 등에서 편집하기 좋은 벡터 파일CSV: 그래프에 사용된 표 데이터XLSX: summary, 계산 상세, warning note가 포함된 엑셀 파일
Plotly와 SheetJS는 버전이 고정된 CDN 파일을 사용합니다. GitHub Pages 링크를 열면 별도 설치 없이 그래프와 엑셀 업로드 기능을 사용할 수 있지만 인터넷 연결은 필요합니다.
유지보수 원본은 src/에 있습니다. src/index.html과 src/qpcr-core.js를 수정한 뒤 아래 명령으로 테스트와 GitHub Pages용 payload를 생성합니다.
npm test
npm run buildnpm run build는 src/index.html을 gzip/Base64 payload로 만들고 index.html, qpcr-core.js, payload/chunk-*.js를 갱신합니다. 생성된 payload를 직접 수정하지 마세요.