如何对qPCR数据进行统计分析
如果避免了预扩增，数据可转换成绝对的cDNA数量，否则数据分析可以Cq值来开展，因为每个细胞的转录本水平呈对数正态分布。一开始，可以各种方法对数据作图，此外，基本的统计分析也应开展（如阳性细胞的数量、平均值和偏差）。细胞数量测定通常是以验证过的参考基因来均一化的。这种策略在单细胞分析中应避免，因为单个细胞中的所有转录本水平随时间变化。我们发现，校正分析和无监督算法（如Kohonen self-organizing maps）对定义亚群和基因网络很有用。Finn-Arne Weltzien（挪威兽医学院）
我们在利用单细胞qPCR进行定量测定时很小心。我们通常只进行定性分析。如果我们定量，我们会利用目的基因的拷贝数相对参考基因的拷贝数。Weiwen Zhang（亚利桑那州立大学，现在天津大学）
对于每个单细胞，我们对目的基因和参考基因进行qPCR分析，如原核生物的16s rRNA和真核生物的28s或actin。不过，我们也注意到，这些常用参考基因的表达水平在单细胞中也差别很大，对大量细胞qPCR的标准定量法则也须特别谨慎。在大部分情况下，我们报告原始和均一化的Ct值，并使用它们进行单细胞qPCR结果的定量。
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