如何對qPCR數據進行統計分析
如果避免了預擴增，數據可轉換成絕對的cDNA數量，否則數據分析可以Cq值來開展，因為每個細胞的轉錄本水平呈對數正態分布。一開始，可以各種方法對數據作圖，此外，基本的統計分析也應開展（如陽性細胞的數量、平均值和偏差）。細胞數量測定通常是以驗證過的參考基因來均一化的。這種策略在單細胞分析中應避免，因為單個細胞中的所有轉錄本水平隨時間變化。我們發現，校正分析和無監督算法（如Kohonen self-organizing maps）對定義亞群和基因網絡很有用。Finn-Arne Weltzien（挪威獸醫學院）
我們在利用單細胞qPCR進行定量測定時很小心。我們通常只進行定性分析。如果我們定量，我們會利用目的基因的拷貝數相對參考基因的拷貝數。Weiwen Zhang（亞利桑那州立大學，現在天津大學）
對于每個單細胞，我們對目的基因和參考基因進行qPCR分析，如原核生物的16s rRNA和真核生物的28s或actin。不過，我們也注意到，這些常用參考基因的表達水平在單細胞中也差別很大，對大量細胞qPCR的標準定量法則也須特別謹慎。在大部分情況下，我們報告原始和均一化的Ct值，并使用它們進行單細胞qPCR結果的定量。
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