小中大发帖之前先对以上战友表示感谢！你们的辛勤劳动辛苦了！
在此，在对数据处理上提出我的理解和疑惑，希望能够得到大家的解答，谢谢！
1.针对双delta方法，其前提是目的基因和内参基因的扩增效率最好是一样的（且在90％－105％之间）。那么在标准曲线上看，可信度R的平方要求>0.980、或者是相关系数r>I-0.990I。
2.改进的Pfaffl法，前提也是要求有一个明确的内参和目的基因的扩增效率。
3.我们做实验的最后一步是对实验数据的处理，因此在进行实验之前就应该对后续的数据处理的“前提”有一个必需的了解和掌握。要是懵懵懂懂的做完了实验，再去处理数据肯定是不行的！前提都不具备，怎么去处理呢！
4.就我们得到的基因表达差异的“数据”，无论绝对定量的数据或者是相对定量的倍比数据几乎都可以看作是定量资料，其后续统计处理，我认为总的原则是：根据自己的实验设计选用不同的统计方法，不一定就定某一种或者是几种统计方法，这可能与上面的战友看法有点不一样。无论是方差分析或者是t检验等等，都应该满足相应的统计分析方法的前提了！
5.针对常用的双delta方法。我的问题就是：
第一 要是简单的去满足扩增效率一样的话（且在90％－105％之间），我们是不是可以把目的基因和内参基因分开来扩增（就是不一起上机）？我知道有实验室就是这样做的，不知道这样做是否科学？
第二 要是分开上机扩增的话，我们能不能用不同的条件（即针对内参和目的基因用不同的退火温度乃至循环次数等）去达到“相同”的扩增效率？因为我感觉，单从数学逻辑角度去理解，这样做应该是可以满足数据处理前提－－－扩憎效率一致的。
感谢各位不吝赐教！
