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赛默飞荧光定量PCR仪QuantStudio 3分析软件

QuantStudio 3分析软件基于模块化架构设计,分为实验设计模块(Design)、运行控制模块(Run Control)、数据分析模块(Analysis)、报告生成模块(Report)以及系统设置模块(Settings)。各模块通过统一的界面无缝衔接,用户可在单一平台上完成从实验规划到结果报告的全过程。

一、软件总体架构与运行环境

QuantStudio 3分析软件基于模块化架构设计,分为实验设计模块(Design)运行控制模块(Run Control)数据分析模块(Analysis)报告生成模块(Report)以及系统设置模块(Settings)。各模块通过统一的界面无缝衔接,用户可在单一平台上完成从实验规划到结果报告的全过程。

软件可运行于Windows操作系统,支持触控操作及远程数据管理。系统兼容多种文件格式(.eds、.xls、.csv、.pdf等),可与赛默飞云平台Connect进行同步,实现跨设备数据共享与备份。

核心性能特征包括:

  • 高计算精度:采用自动阈值算法与背景扣除模型,Ct值计算误差小于0.1。

  • 实时监控能力:支持循环级数据采集与图形化监控。

  • 多任务分析:支持单次运行中多个项目的并行处理。

  • 云端整合:可连接Thermo Cloud系统,进行数据共享与多用户协作。


二、主界面与操作逻辑

软件界面采用“功能面板+实时视图”的布局结构。左侧为导航栏,包含实验、分析、报告、工具等功能选项;右侧为主要操作区域,显示板布局、曲线、数据表等内容。顶部菜单栏提供快速访问功能,包括文件管理、数据导出、分析方法选择和视图切换。

操作逻辑遵循“实验设计—运行监控—数据分析—报告生成”四个阶段,用户可根据实验需求灵活切换。系统支持模板化设计,即可保存常用实验配置文件,用于后续批量实验快速启动。


三、实验设计模块(Design Module)

实验设计模块是整个软件的起点,用于规划实验结构与反应设置。

1. 实验类型选择

QuantStudio 3软件支持多种实验模式:

  • 绝对定量(Absolute Quantification):通过标准曲线计算未知样品的拷贝数;

  • 相对定量(Relative Quantification):采用ΔΔCt法分析基因表达差异;

  • 基因分型(Genotyping):区分不同等位基因或突变类型;

  • 熔解曲线分析(Melt Curve):验证产物特异性;

  • 扩增效率检测(Efficiency Study):用于方法学验证。

用户选择模式后,系统自动载入相应的默认设置(包括通道、程序、分析参数等)。

2. 板布局设计

软件提供虚拟96孔板视图,用户可定义样品类型(未知、标准、对照)、目标基因、内参基因及荧光通道。支持单孔编辑与批量填充操作,也可导入Excel模板实现自动布局。

3. 程序参数设定

在“Thermal Profile”界面设置热循环程序,包括变性、退火、延伸及熔解曲线阶段的温度与时间。支持温度梯度设计,用于优化退火温度。

4. 模板保存与共享

实验设置可保存为模板(.edt文件),便于多批次实验复用或团队共享,减少重复配置工作。


四、运行控制模块(Run Control)

该模块用于实验启动、实时监控和运行状态管理。

1. 实时监测

在PCR运行过程中,软件实时显示每个通道的荧光曲线与扩增状态。曲线以颜色区分不同样品,用户可放大、缩放、筛选特定孔位查看信号。

2. 状态显示

运行界面实时更新循环数、剩余时间、温度曲线和荧光强度图。任何异常情况(如温控偏差、光源错误)会即时警示。

3. 中途暂停与恢复

QuantStudio 3支持实验暂停,方便样品检查或设置调整。恢复运行后系统自动补偿数据,保证实验完整性。

4. 数据保护

实验过程中,数据自动缓存于内部存储与电脑硬盘,避免突发断电造成数据丢失。


五、数据分析模块(Analysis Module)

这是软件的核心功能区,用于Ct值计算、曲线分析、标准曲线绘制与结果统计。

1. 扩增曲线分析

系统自动绘制扩增曲线并进行基线校正。通过自动或手动设定阈值线,计算每孔的Ct值。

  • 自动阈值模式:软件根据荧光增长区间自动判定最优阈值;

  • 手动模式:用户可自定义阈值,以满足特殊分析需求。

2. 基线与噪声处理

采用动态基线算法,自动识别稳定区间并剔除异常点,确保荧光曲线平滑无漂移。

3. 标准曲线与扩增效率计算

在绝对定量模式下,软件根据标准样品的Ct值绘制Ct-Log浓度曲线。

  • 计算公式:E = (10^(-1/slope) - 1) × 100%;

  • 理想斜率:-3.32,对应效率100%;

  • R²≥0.99表示线性关系良好。

4. 相对定量与ΔΔCt分析

软件内置比较Ct法(ΔΔCt法)计算模型。

  • ΔCt = Ct(目标) - Ct(内参)

  • ΔΔCt = ΔCt(实验组) - ΔCt(对照组)

  • 表达倍数 = 2^-ΔΔCt
    结果以柱状图形式展示,并自动计算标准差。

5. 熔解曲线分析

在SYBR Green体系中,软件通过逐步升温采集荧光信号变化绘制熔解曲线。

  • 单峰:表示特异扩增;

  • 多峰:提示引物二聚体或非特异产物。

6. 多重检测分析

对于含多个荧光通道的实验,软件能自动区分各通道数据并分别绘制扩增曲线。可进行目标基因间交叉分析或比对分析。


六、结果可视化与数据呈现

QuantStudio 3软件提供多维度可视化工具,使数据解释更直观。

  1. 扩增曲线视图:实时查看扩增动态,支持单孔放大、叠加显示与通道切换。

  2. 标准曲线视图:展示线性关系与效率指标。

  3. 熔解曲线图:反映产物特异性,区分非特异峰。

  4. 相对表达柱状图:直观展示不同组别基因表达差异。

  5. 板图颜色映射:通过颜色深浅反映Ct值高低或荧光强度分布,便于快速识别异常孔。

图表均可导出为高分辨率图像(.png或.tiff格式),用于科研论文或报告展示。


七、报告生成与导出

分析完成后,软件可自动生成综合报告。用户可自定义报告内容,包括:

  • 实验信息(操作者、日期、样品编号);

  • 扩增与熔解曲线图;

  • Ct值与统计表;

  • 标准曲线与效率参数;

  • 数据结论与备注。

报告格式支持PDF、Excel和CSV三种输出形式。
系统还提供“Quick Report”功能,可在实验结束后自动生成简报版本,适用于快速结果反馈。


八、统计分析与高级功能

1. 多组统计分析

支持单因素方差分析(ANOVA)、t检验等基本统计功能,用于评估实验组与对照组差异显著性。

2. 扩增效率修正

在相对定量中可根据每个目标基因的实际扩增效率修正表达倍数,提升结果准确度。

3. 异常值检测

自动识别重复孔中Ct值偏离过大的数据,提示用户重新审核。

4. 数据融合分析

可导入不同批次实验结果进行交叉对比,实现长期趋势分析。

5. 云端协作功能

通过Thermo Cloud平台,研究人员可共享实验文件,远程访问数据并同步更新分析结果。


九、软件安全与数据管理

QuantStudio 3软件具备完善的数据安全体系,保障实验数据的完整性与可追溯性。

  1. 用户权限控制
    支持管理员、操作员、访客三种权限等级。管理员可管理账户、设定访问权限及删除记录。

  2. 数据加密与备份
    所有实验数据采用AES加密存储,防止未经授权的修改。系统自动备份至本地或云端,支持手动恢复功能。

  3. 审计追踪功能(Audit Trail)
    记录每次登录、修改和分析行为,包括时间、用户与内容变更,满足实验室信息管理体系(LIMS)及质量认证要求。

  4. 版本兼容与恢复
    在软件升级时自动保留旧版本文件,可回溯至任意历史实验版本。


十、性能优化与系统更新

1. 软件更新策略

Thermo Fisher定期发布更新包,改进算法与兼容性。更新前建议备份实验数据。

2. 数据库优化

长期使用后,数据库文件可能增大,可通过“Data Cleanup”功能压缩旧项目以提升运行速度。

3. 分析参数模板化

用户可将阈值设置、通道配置和分析模式保存为模板,以便批量应用。

4. 兼容性扩展

QuantStudio 3分析软件兼容QuantStudio 5/6/7系列数据,可实现跨型号文件分析,便于实验室统一管理。


十一、常见问题与解决方法

  1. Ct值计算异常:检查阈值线位置或重新设定基线范围。

  2. 无法导出报告:确认文件路径权限或磁盘空间是否足够。

  3. 软件卡顿:删除临时缓存文件或关闭后台实时曲线更新。

  4. 通道数据丢失:重新执行光学校准并加载最新滤光参数。

  5. 云同步失败:检查网络连接或重新登录Thermo Cloud账户。


十二、应用领域与分析案例

QuantStudio 3分析软件广泛应用于:

  • 基因表达定量研究;

  • 病原体载量检测与临床分子诊断;

  • 药物代谢基因多态性分析;

  • 转基因成分定量;

  • 环境微生物检测;

  • 肿瘤标志物表达监测。

例如,在基因表达实验中,研究者可同时分析多个目标基因的Ct值与表达倍数变化,软件自动生成统计图表与表达热图,显著提升科研效率。


十三、用户体验与智能化趋势

QuantStudio 3分析软件在设计上强调“简洁、高效、智能”。通过直观界面与自动化算法,显著降低了数据处理门槛。未来版本将进一步集成人工智能分析模型,实现:

  • 异常曲线自动识别;

  • 扩增效率自学习修正;

  • 基于云计算的多实验对比与模式识别;

  • 实验参数智能推荐。