对照组与处理组表达量比较
实验已经拿到 target 和 reference 的 Ct 值，接下来要尽快得出可靠的倍数变化结果，而不是再手动重搭一遍 Excel 公式。
Life-AI Calculators
Paste Ct values, infer groups, and produce a transparent ΔCt → ΔΔCt → fold-change flow with replicate-aware summaries.
多数研究人员来到 qPCR 页面时，手里已经有原始 Ct 值，真正想要的是可复核的结果解释，而不是再看一遍泛泛方法介绍。
实验已经拿到 target 和 reference 的 Ct 值，接下来要尽快得出可靠的倍数变化结果，而不是再手动重搭一遍 Excel 公式。
团队需要判断 knockout 或其他扰动是否真的改变了转录水平，同时保持校准组选择透明，方便后续复核。
当一个实验同时比较多个 perturbation 条件时，页面需要帮用户理清重复、校准关系和最终 fold-change 输出，而不是只给一个黑箱结果。
如果用户先搜 Qiagen、Bio-Rad 或 Thermo Fisher，再找 qPCR 分析方法，这组指南可以把品牌词流量更自然地导入当前工具。