基因表达分析
基因的表达与功能解析
基因的表达与功能解析基因是生命体的基础单位，是生物进化的基础。
基因携带了一个生物体的遗传信息，控制了生物体的性状和特征。
基因的表达是指基因以某种形式发挥作用，包括转录、翻译和调控。
基因功能解析是指研究基因在生理和病理过程中发挥的作用，揭示生命活动的本质和机理。
本文将介绍基因的表达和功能解析的基本原理和方法。
一、基因的表达基因的表达是指基因以某种形式发挥作用，包括转录、翻译和调控。
转录是指将DNA信息转录为RNA信息，翻译是指将RNA 信息翻译为蛋白质信息。
调控是指在特定时间和空间上控制基因的表达水平，包括启动子、转录因子、染色质修饰、RNA修饰和环境信号等多种因素。
1. 转录转录是指DNA信息转录为RNA信息，是基因表达的第一步。
转录是由RNA聚合酶负责的，在启动子区域识别和结合DNA，沿着DNA模板合成RNA链，形成预mRNA。
预mRNA需要经过融合、切割和修饰等过程，形成成熟的mRNA，然后运输到细胞质进行翻译。
2. 翻译翻译是指将RNA信息翻译为蛋白质信息，是基因表达的第二步。
翻译是由核糖体负责的，在mRNA指定区域启动翻译，根据密码子序列，将氨基酸逐一连接成多肽链。
翻译结束后，多肽链需要经过折叠和后翻译修饰等过程，形成成熟的蛋白质。
3. 调控调控是指在特定时间和空间上控制基因的表达水平，是基因表达的第三步。
调控有多种因素，包括启动子、转录因子、染色质修饰、RNA修饰和环境信号等。
启动子是DNA上的一个特定序列，能够识别和结合转录因子，控制转录的启动和终止。
转录因子是一种特殊的蛋白质，能够与启动子结合和解离，调节基因的转录效率和速率。
染色质修饰是指通过乙酰化、甲基化、磷酸化等方式改变染色体的结构和表观遗传信息，影响基因的可及性和表达水平。
RNA修饰是指通过碱基修饰、剪切、融合等方式改变RNA的结构和功能，影响翻译的可及性和速率。
环境信号是指外界环境对基因表达的直接或间接影响，例如营养、药物、病毒和细胞信号等。
基因时空表达
基因时空表达
近年来，基因时空表达的研究受到越来越多的关注，它是近期研究的重要热点之一，也是改善生物学质量研究的重要手段之一。
基因时空表达是指在特定的生物学样本中，基因的表达是在变化的空间和时间上按照特定的法则发生变化的。
基因时空表达技术可以揭示基因在各种环境条件下的不同表达水平，从而更好地理解基因的功能。
基因时空表达分析主要包括基因表达谱分析、基因互作网络分析和模式发现分析。
基因表达谱分析是指对特定的基因在不同细胞状态和不同环境条件下的表达水平进行系统研究。
基因互作网络分析是指研究基因与基因之间的相互作用，以及基因网络的结构和功能。
模式发现分析是指分析和发现基因表达与某些表型之间的联系，以及如何操纵基因表达来调节和优化生物反应。
基因时空表达技术为生物学质量研究奠定了基础，例如可以更好地理解基因的功能，根据细胞的不同表达谱特征来识别疾病，治疗策略和预防措施。
此外，基因时空表达技术也可以用于快速和高效的现代药物研发，帮助开发新的治疗方法，对疾病的病因机制也有一定的研究价值。
近年来，基因时空表达技术发展迅速，先后出现了许多重要的技术，如RNA定量PCR技术、蛋白质和蛋白质组学、微阵列技术、转录组学技术等。
这些技术为利用基因表达谱分析和基因互作网络分析提供了可靠的依据，从而加速了基因时空表达研究的进展。
此
外，大数据技术的发展也使得基因时空表达分析更加精确和全面。
基因时空表达研究是一个非常复杂的过程，但也有助于更好地理解基因的功能，并给治疗疾病提供一个新的途径。
未来，基因时空表达技术将会发展得更好，为生物学研究提供更多有效的工具。
生命科学中基因表达分析技术的研究与应用
生命科学中基因表达分析技术的研究与应用基因是生命的基础单位，它们是DNA序列的一部分，控制着所有生命过程。
基因表达是指基因转录成RNA，然后转录成蛋白质的过程。
基因表达调控是生命过程中的一个关键点，它可以影响细胞的分化和生长，以及疾病的发生和治疗。
因此，研究基因表达分析技术在生命科学中的应用具有重要意义。
一、什么是基因表达分析技术基因表达分析技术是一组用于定量测量特定基因表达的技术。
这些技术包括实时荧光定量PCR，微阵列分析和RNA测序。
这些技术可以测量基因表达的水平，以确定特定基因的转录活动是否增加或减少。
1.实时荧光定量PCR实时荧光定量PCR（qPCR）是一种快速测量特定基因表达水平的技术。
它使用DNA聚合酶将RNA转录成DNA，该过程称为反转录。
接下来，PCR被用于扩增DNA，使其可以被侦测。
qPCR使用荧光探针或DNA染料检测特定的PCR产物。
该技术可以在短时间内测量小量的RNA，因此在诊断和生物学研究中广泛使用。
2. 微阵列分析微阵列分析是一种大规模测量基因表达水平的技术。
它通过核酸杂交探针在微阵列上测量基因表达变化。
该技术可以用于高通量分析基因表达，并确定与疾病相关的基因。
3. RNA测序RNA测序是一种高通量的基因表达测量技术，它通过直接测量RNA文库中的含量来检测基因表达水平。
该技术可以在不需要参考基因组的情况下对RNA的序列进行测量，因此对于新物种基因表达分析十分有用。
二、基因表达分析技术的应用基因表达分析技术的应用非常广泛。
以下是其中一些应用：1. 研究细胞生命周期基因表达分析技术被广泛应用于研究细胞生命周期的调控。
这些研究发现，许多基因与细胞周期的不同阶段相关，包括DNA复制和有丝分裂。
通过这些技术可以确定基因表达的动态变化，揭示细胞周期的基因调控机制，为生物研究提供了可靠的分析工具。
2. 肿瘤诊断基因表达分析技术用于肿瘤诊断。
肿瘤细胞与正常细胞不同，其基因表达级别也不同。
两种植物组织特异性基因表达方法分析
两种植物组织特异性基因表达方法分析两种植物组织特异性基因表达方法分析多细胞生物体内存在不同类型的器官、组织、细胞，它们有各自的特性，担负着不同的功能。
例如，植物根表皮中的根毛细胞，主要负责从周围土壤中吸收水分与矿质营养。
与这一功能相适应，它们在发育过程中向外突起形成管状结构以增加其表面积和吸收水分、养分的能力;植物根里的内皮层细胞在发育过程中通过特殊的细胞壁加厚和特定部位胼胝质的沉积形成凯氏带 ,阻止矿质养分向维管束和地上部分渗透，控制皮层和维管柱之间的物质运输;在茎和叶片中，保卫细胞可以调节内部叶肉细胞与外部环境之间的气体交换，这一过程需要依赖周围细胞通过K离子交换来创造一个调节气孔关闭与打开的膨压。
这些不同类型器官、组织、细胞的形成，以及它们之间功能的差异，在很大程度上取决于特异性表达的基因。
因此，研究不同器官、组织、细胞中呈特异性表达的基因，对了解植物生长发育调控机理，细胞类型与功能之间的关系都有重要意义。
此外，研究组织特异性表达的基因的调控机理，可帮助我们构建植物组织特异性表达体系，有目的地在特定器官、组织、细胞中表达特定靶基因，以便进行靶基因功能分析。
组织特异性表达技术在植物基因工程中具有一定的应用前景，如利用植物的特定组织细胞合成所需要的代谢产物，还可以用于作物改良的基因工程等。
组织特异性表达技术是近年来植物学研究中的一个重要领域。
主要介绍目前被广泛使用的两种植物组织特异性基因表达方法，即特定启动子驱动法和GAL4UAS激活标签法。
1组织特异性启动子驱动法1.1植物组织特异性启动子启动子是一段位于功能基因5 端上游的DNA序列，包含特定的保守序列，长度因基因而异。
启动子上的多种顺式作用元件能识别RNA 聚合酶，并指导相应类型的RNA聚合酶与模板正确结合，形成转录起始复合体，控制转录的时空特性和强度，从而精确有效地启动基因的表达。
有些启动子，如花椰菜花叶病毒35S启动子、水稻Atin1基因的At1启动子和玉米Ubiquitin基因的Ubi启动子等，其调控的基因不受时空及外界因素的影响，几乎在植物所有组织都有表达，而且表达水平在不同组织部位没有明显差异，被称之为组成型启动子或非特异性表达启动子。
生物信息学中的基因组序列比对与表达分析
生物信息学中的基因组序列比对与表达分析近年来，随着高通量测序技术的快速发展，生物学研究的范围和深度不断拓展。
基因组序列比对和表达分析是生物信息学中两个重要的研究方向。
本文将针对这两个任务进行详细的探讨。
1. 基因组序列比对基因组序列比对是指将新测序得到的DNA序列与已知的参考序列进行比对，以确定两个序列之间的相似性和差异性。
这种比对可以帮助我们研究基因组变异、基因家族的演化以及基因组的进化等重要的生物学问题。
常用的基因组序列比对方法包括Smith-Waterman算法和BLAST算法。
Smith-Waterman算法是一种局部比对方法，可以寻找序列中的区域性匹配。
而BLAST算法则是一种更快速和高效的比对方法，可以在大规模的数据库中快速找到相似序列。
除了算法的选择，比对的质量也是非常重要的。
比对结果的准确性往往取决于参数的设置和序列的质量。
因此，在进行基因组序列比对之前，我们需要对原始数据进行预处理，包括质量控制、去除接头序列和低质量的序列等。
2. 表达分析基因的表达分析是研究基因在不同组织、时间和环境条件下的表达水平和模式的过程。
通过表达分析，我们可以了解基因在不同生物学过程中的功能和调控机制，从而揭示生物系统的运作方式。
常用的表达分析方法包括DGE（Digital Gene Expression）和RNA-seq（RNA sequencing）。
DGE是一种通过纯化和测序技术直接分析基因表达水平的方法。
而RNA-seq则是一种高通量测序技术，可以同时检测转录组中的所有序列，包括编码基因和非编码RNA。
进行表达分析的关键在于数据处理和差异表达基因的筛选。
在数据处理方面，需要对原始测序数据进行质量控制、去除接头序列、去除低质量的碱基等。
差异表达基因筛选的目的是找出在不同处理组之间具有显著差异表达的基因。
一般来说，我们会使用统计学方法，如DESeq2、edgeR等，来对表达谱数据进行差异分析。
此外，功能注释和信号通路分析也是表达分析中的重要步骤。
基因组学研究中的表达谱数据分析方法解析
基因组学研究中的表达谱数据分析方法解析概述：基因组学研究是研究生物体基因组的编码和非编码序列的科学。
在基因组学研究中，表达谱数据是一种重要的数据类型，由于其高维度和复杂性，需要采用一系列的分析方法和技术来解析。
本文将介绍基因组表达谱数据的分析方法，包括数据预处理、差异表达分析、聚类分析、富集分析以及网络分析。
一、数据预处理：数据预处理是基因组表达谱数据分析的第一步，目的是清除原始数据中的噪声、去除非生物学的变异以及纠正技术上的偏见。
常用的数据预处理步骤包括数据质量控制、归一化和基因过滤。
1. 数据质量控制：首先需要对原始数据进行质量控制，该步骤可通过查看测序质量分数和测序错误率来评估。
常用的工具有FastQC和Trimmomatic等。
该步骤的目的是排除测序引入的噪声。
2. 归一化：由于不同样本之间的表达量存在显著的差异，我们需要对数据进行归一化处理，以消除样本间的偏差。
常用的归一化方法有TPM、FPKM和RPKM等。
归一化后的数据便于后续的比较和统计分析。
3. 基因过滤：在分析表达谱数据时，一些基因的表达量非常低，对分析结果产生较小的影响并增加运算复杂性。
因此，我们通常会对表达量低于一定阈值的基因进行过滤处理，从而提高分析效率。
常用的过滤标准包括表达量百分位数和表达量阈值。
二、差异表达分析：差异表达分析是基因表达谱数据分析的核心内容之一，旨在发现不同条件下存在差异表达的基因。
通常，差异表达分析包括基于假设检验的方法和机器学习方法。
1. 基于假设检验的方法：这类方法通常基于统计学原理，将样本分组，通过计算差异表达的显著性水平来判断基因是否差异表达。
常用的方法包括Student's t-test、Wilcoxon秩和检验和Fisher's确切检验等。
这些方法基于不同的假设，在数据有明确的分布前提下，可以得到比较可靠的差异表达结果。
2. 机器学习方法：机器学习方法对差异表达分析具有较高的灵活性和预测能力。
应用分子生物学技术分析基因表达变化
应用分子生物学技术分析基因表达变化近年来，随着生物技术的发展，分子生物学技术成为了研究生物学的重要手段之一。
其中，应用分子生物学技术分析基因表达变化是分子生物学研究中的重要内容。
本文将着眼于分子生物学技术，介绍其分析基因表达变化的原理、方法和应用。
一、基因表达变化的原理基因是生物体内控制生命活动的基本遗传单位，它们通过转录和翻译形成蛋白质进行生命活动。
基因表达变化是指在某种刺激下，基因转录和翻译过程被改变，导致生物活性和形态的变化。
基因表达变化包括基因上调和下调两种情况。
基因上调是指基因的转录水平被升高，而基因下调则是指基因的转录水平被降低。
基因表达变化的原因复杂，如受加强或减弱的刺激、环境因素、基因突变等。
而分子生物学技术就是通过一系列实验手段来分析基因表达变化的过程。
二、应用分子生物学技术分析基因表达变化的方法分子生物学技术是一种较为精细的实验技术，应用广泛。
分析基因表达变化是其中的一个重要内容。
下面我们就介绍几种常用的基因表达分析技术。
1.萃取RNA并进行反转录PCR在分子生物学实验中，人们通常对细胞或组织进行RNA提取，然后用反转录PCR法来检测基因的表达。
反转录PCR是指把RNA转录成cDNA，然后用PCR扩增反转录后的cDNA。
2.基于微阵列技术的基因表达分析利用微阵列技术，将大量的DNA分子均匀分布在玻片上，可以同时检测许多基因的表达。
通过比较不同条件下的基因表达谱，找到差异基因，从而研究生长、发育、代谢等生物活动以及疾病发生的分子机制等。
3.基于测序技术的基因表达分析RNA测序又称转录组测序（RNA-Seq），是目前应用较广泛的基因表达分析技术之一。
它通过对RNA样品进行高通量测序，生成海量的转录读数，在丰富的转录本信息中识别和定位基因并进行表达水平的比较，从而发现差异性基因。
与微阵列技术相比，转录组测序有更高的准确性和广泛的适用范围。
三、应用分子生物学技术分析基因表达变化的应用1.研究生物发育和生命活动生物的生长、发育、分化、代谢等生命活动，都涉及基因转录和翻译的变化。
基因组学研究中的表达模式分析
基因组学研究中的表达模式分析近年来，随着生物技术的进步，基因组学成为生物学领域中备受关注的研究方向之一。
基因组学的主要目标是研究基因组的结构、功能和表达模式。
在基因组学研究中，表达模式分析是一个重要的内容，它有助于我们理解基因表达的调控机制以及相关的生物学过程。
表达模式分析可以帮助科学家揭示基因在不同细胞类型、组织器官或发育阶段中的表达差异。
通过对不同样本的基因表达进行比较，我们可以了解到哪些基因在特定的生理或病理状态下被激活或抑制。
这对于研究人类疾病的发生机制、寻找治疗方法以及改良农作物等领域具有重要意义。
在表达模式分析中，研究者通常会使用高通量测序技术，如RNA测序（RNA-Seq），来获取基因表达的数据。
首先，研究者会从样本中提取总RNA，并使用反转录酶将mRNA转录成cDNA。
然后，采用测序仪对这些cDNA进行测序，获得大量的短序列读数。
接着，这些读数会被比对到参考基因组上，得到每个基因的表达水平。
得到基因的表达水平后，研究者通常会使用一系列的分析方法来挖掘数据背后的信息。
其中，最常用的方法是差异表达分析。
差异表达分析通过比较不同样本之间的基因表达水平，找出在不同条件下具有显著变化的基因。
这种分析有助于确定与特定生物学过程或疾病相关的基因，从而为后续的功能研究提供目标。
除了差异表达分析，表达模式分析还可以进一步探究基因的调控机制。
例如，研究者可以使用聚类分析将基因按照其表达模式进行分类，从而找到共同调控的基因组区域。
此外，转录因子结合位点预测和富集分析也是常用的工具，可以帮助我们了解哪些转录因子参与了特定基因表达模式的调控。
基因组学研究中的表达模式分析不仅限于人类和动物，也适用于植物。
事实上，对于农作物育种来说，了解基因在不同发育阶段、环境条件下的表达模式非常重要。
通过表达模式分析，育种者可以鉴定哪些基因与农作物的产量、抗病性、逆境耐受性等性状相关，从而选择合适的品种进行繁殖和改良。
总之，基因组学研究中的表达模式分析是一个重要且复杂的领域，它有助于我们理解基因的功能和调控机制。
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荧光定量PCR在基因表达分析中的应用
所谓基因表达就是指在特定的时刻某种我们感兴趣的基因在组织或细胞中的mRNA的
表达数量。众所周知，很多的疾病（如肿瘤）的发生发展、很多药物的作用机理、很多生物
的代谢调控作用等都和基因表达的变化有关，因此对基因表达进行精确定量是十分重要的。
过去为了对mRNA进行定量有了各种各样的方法，如Southern 杂交、Northern 杂交、原位
杂交、传统PCR等，但是我们也都知道这些技术灵敏性较差，重复性不好，操作比较烦琐，
已经无法满足现在科研和检测的需要，于是荧光定量PCR技术也就应运而生了。荧光定量
PCR技术能对核酸进行精确定量，因此大大提高了在基因表达的准确性和灵敏度，深受用
户的青睐，广泛的应用于肿瘤研究、药物筛选、功能基因组研究等各个领域，目前已经成了
很多科研文章发表的重要实验内容。
基因表达分析中常见到的重要问题
1、要检测的基因
基因表达分析的目的就是检测某种我们感兴趣的基因在不同组织或细胞中的表达差异。
荧光定量PCR技术可以对核酸物质的含量进行精确的定量，也就成了研究基因表达差异的
一把利器。
在基因表达分析实验中要检测两个基因，一个是目的基因和另一个是看家基因。之所以
要引入看家基因是由于不能确定要比较的样品所用的组织起始量相同。就是说比如有的老师
提取正常样品的基因时用了100个细胞，而提取病变样品时只用了10个细胞，这时候的基
因表达差异可能是由于提取时候的样品细胞数不同引起的，为了纠正这种误差，我们选用认
为在两个样本中表达量不变的基因作为内参照，来去除这带来的干扰。例如，要研究某个基
因在肿瘤样品和正常样品中的基因表达差异。我们在实验中发现我们选择研究的正常样品中
的看家基因的表达量是肿瘤样品中的10倍，就认为正常样品的细胞数就是肿瘤样品细胞数
的10倍，那么在肿瘤样品中目的基因的基因表达量应该乘以10倍，才能和正常样品进行比
较。
2、计算基因表达差异
基因表达差异的计算是通过所得到的Ct值来计算的，要计算两个样品（待测样品和对
照样品）的目的基因的表达差异必须检测得到4个Ct值：待测样品和对照样品中目的基因
和看家基因的Ct值。
那么基因表达差异应该计算为
基因表达差异=
2
（△Ct1-△Ct2）
目的基因
看家基因
待测样品 对照样品
△Ct1
△Ct2
这个公式的前提是看家基因和目的基因的扩增效率相同并且都为100%。
3、标准样品的准备
从理论上说基因表达分析实验是不需要标准品的，因为无需精确定出研究的组织或细胞
中的某种基因的真实拷贝数，我们感兴趣的只是目标实验组和对照组的某种基因表达量的比
值，也就是说我们关心的只是一个相对的数值和真实的拷贝数没有直接的关系。
那么在一些实验中为什么还要做标准曲线呢？这是为了纠正扩增效率不同的问题。从理
论上来说PCR的扩增应该按照2的倍数向上递增，这样的扩增效率我们认为是100%，但是
实际上的实验不能保证扩增效率是100%，尤其在不同的基因的扩增中间。因为基因表达分
析实验用到了目的基因和看家基因两种基因，这样这两种基因的扩增效率会有所不同。那么
如果用看家基因来校正目的基因就会带来误差，刚才的公式也就不再适用了。这样考虑到看
家基因和目的基因不同的扩增效率，就需要做标准曲线来精确反应样品管中基因的相对含
量。
基因表达分析标准品的准备相对比较简单，因为要知道的都是相对的数值（对照样品和
实验样品中基因表达的比值），这样就不需要知道精确的拷贝数，所以标准品也就无须知道
精确的拷贝数，只需知道稀释的倍数就可以了。
实验中的标准品可以是来源比较丰富的细胞或组织的RNA转录得到的cDNA。将这种
cDNA进行梯度的稀释，可以是稀释10倍，100，1000，10000等倍（具体到你的实验要根
据具体的情况来调整稀释倍数。最好能作一个预实验来看看什么样的稀释倍数比较适合你的
这种基因的扩增）。而对于各个稀释倍数我们要对它的拷贝数进行赋值，这个值当然不是标
准品中真实含有的基因数量（在基因表达分析中也不需要），而是我们根据稀释倍数给每一
个稀释度人为赋予的拷贝数，这只是为了方便实验最终结果的计算而已。比如我们把前面稀
释十倍的样品赋值为10000个拷贝，100倍的赋值为1000个拷贝依次类推把10000倍的赋
为10等。要注意，赋值的数目的倍数差异和你稀释的倍数是一样的，比如前面是10倍稀释，
后面赋值也是10倍变化。
最后的实验结果可以得到样品的拷贝数，再通过拷贝数来分析不同样品中基因表达的倍
数差异。
需不需要作标准曲线要根据实验的具体情况来定，假如通过实验的验证，发现目的基
因和看家基因的扩增效率基本一致并都接近1，并且对实验的精度要求不高的情况下就可以
不用做标准曲线，直接通过公式来计算基因的表达差异。但是如果研究的样本本身的基因表
达差异就不大，如果进行忽略就可能造成较大误差，这样就需要做标准曲线来纠正这种误差
了，作到较为精确的定量。
4、采用的定量方法
定量一般有两种方法，一种是探针法，另一种是染料法，即使用SYBR Green染料。由
于探针合成的成本比较高，探针设计也有一定的难度，所以在基因表达分析中经常采用
SYBR Green染料法进行荧光定量检测。这种SYBR GreenI染色法的优越性是使用方便，不
需要针对不同的基因专门设计探针。想检测不同的基因只用在PCR体系中加入同一种荧光
物质就可以。而且价格非常便宜。但它主要的缺点是灵敏度不够，因此在做实验前往往需要
对实验条件进行摸索。
Stratagene荧光定量PCR仪基因表达分析解决方案
Stratagene荧光定量PCR仪和配套的Mxpro软件在处理基因表达分析方面的功能比较
强大，下面进行简要的分析。
例如要分析IL1基因的表达情况，用看家基因GAPDH作为内参，采用的是SYBR GreenI
染料法。
1、板设置
1.1、有专门的基因表达分析实验模式，打开Mxpro程序操作窗口，首先弹出的对话框是要
用户选择要进行的实验，做基因表达分析可以选择第二项Comparative Quantitation
(Calibrator)。
1.2、方便的类型选择和孔设定。在板设置中选择样品的类型，可以将样品的名称写成GAPDH
和IL1，并将GAPDH设为看家基因（每个样品重复三次）。
看家基因和待测基因来自同一样本的用相同的字母来标记，如果是对照样品则标上
Calibrator。
1.3、方便而快捷的反应条件设定。可以很容易设定扩增反应条件和熔解曲线条件。
2、结果分析
2.1、多种分析结果可供选择
扩增曲线，其中红色表示目的基因，绿色表示看家基因（和板设置中选择的颜色相同）
标准曲线，看家基因和待测基因的标准曲线都能被作出来，并显示出分别的扩增效率。
熔解曲线，其中红色表示目的基因，绿色表示看家基因，峰代表产物的Tm值的温度，图中
可以看到看家基因和待测基因的产物基本具有相似的Tm值。
基因表达差异柱壮图显示，程序可以自动计算出基因表达的差异，并用柱壮图显示出来，每
一个柱表示一个样本，基因表达的趋势清晰可见，对照样本被算为1。
柱壮图还可以表示成Log的形式，这样可以清楚分开上调和下调的样本。
数据文本显示，实验得到的数据可以以文本的形式显示出来，用户可以很直观的看到用于计
算的具体数据，自己也可以利用这些数据进行统计计算。
2.2、数据导出
实验产生的结果都可以方便地导出，图片可以导成图片格式、Excel图片或Powerpoint等，
数据也可以导入Excel或文本文件中。
多种数据的导出形式。