[3편] 시간 흐름에 따른 실험 데이터 선그래프 그리기 – Prism으로 Time-course 정복

선그래프란?

선그래프는 X축을 시간으로 설정하고, Y축에는 특정 반응값(예: 발현량, 세포 수, 체중 등)을 배치해 데이터의 시간 흐름에 따른 변화를 직관적으로 보여주는 그래프입니다.

가장 흔히 사용되는 형태는 **평균값 + 오차막대(Mean ± SEM 또는 SD)**를 함께 표시하는 형태이며, 각 시점마다 개별 데이터를 점(dot)으로 표시하면 신뢰도도 높아집니다.

 

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‘시간’을 시각화하는 가장 좋은 도구

Time-course 실험은 데이터를 단순히 수치로 보여주는 것을 넘어서, 변화의 흐름과 패턴을 드러내는 것이 핵심입니다.

 

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그래프 의미

시간에 따른 **반복 측정 데이터(예: 0h, 24h, 48h 등)**의 변화를 선으로 연결

여러 그룹 간 변화 추세 비교

일반적으로 2-way ANOVA로 통계 분석

 

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그래프 생성 절차 (프리즘 프로토콜 STEP 1~6)

STEP 1.

 

New Table & Graph → XY 선택

 

"Enter replicate values for each X" 선택

STEP 2. 데이터 입력

열(Column): 시간 (e.g., 0h, 24h, 48h, 72h)

행(Row): 그룹별 데이터 (e.g., Control, Treatment)

STEP 3.그래프 생성

자동으로 선그래프 생성

Format Graph에서 개별 점 표시 활성화 (Mean + SEM + dots)

STEP 4.Smoothing/curve fitting 설정 (선택)

Graph → Format Graph → Connect lines → Straight / Spline

또는 Analyze → Nonlinear regression (curve fitting)

 

 

STEP 5. 2-way ANOVA 실행

Analyze → "Two-way ANOVA (Repeated Measures 포함 여부 선택)"

Time, Treatment 간 Interaction 확인

Post-hoc test (Tukey, Sidak 등) 선택 가능

STEP 6.통계 결과를 그래프에 표시

“Add Results to Graph” → 별표 또는 p-value 텍스트 삽입

 

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어떻게  통계처리 하나요?

이런 반복 측정 데이터를 분석할 때는 보통 2-way ANOVA 또는 Repeated Measures ANOVA를 사용합니다.

이 분석을 통해

시간의 효과(time effect)

그룹의 효과(group effect)

시간 × 그룹 간 상호작용(interaction)

을 모두 파악할 수 있습니다. Prism에서는 이 모든 과정을 그래프와 통계 연결 기능으로 손쉽게 처리할 수 있어 연구자들에게 매우 인기가 높습니다.