q-pcr结果的柱状图和显著性分析

首先，根据数据表格，我们可以绘制出每个基因在不同样本中的q-pcr值的柱状图。

接下来，我们需要进行显著性分析。由于每个样本都有三个复孔，我们可以计算每个基因在同一组内的平均值和标准差，并进行方差分析（ANOVA）。

| 分组 | 基因 | 平均值 | 标准差 | | --- | --- | --- | --- | | BASE-2B | Actin | 9.45 | 0.402 | | BASE-2B | AUKRA | 11.1 | 0.449 | | BASE-2B | ITGB1 | 10.13 | 0.578 | | BASE-2B | SNAI2 | 17.79 | 0.137 | | Calu-1 | Actin | 9.33 | 0.120 | | Calu-1 | AUKRA | 10.31 | 0.328 | | Calu-1 | ITGB1 | 10.03 | 0.328 | | Calu-1 | SNAI2 | 15.67 | 1.044 | | H358 | Actin | 10.7 | 0.332 | | H358 | AUKRA | 10.68 | 0.104 | | H358 | ITGB1 | 10.68 | 0.351 | | H358 | SNAI2 | 18.27 | 0.531 |

然后，我们可以进行方差分析，并计算P值，以确定是否存在显著性差异。下面是ANOVA结果：

| 基因 | P值 | | --- | --- | | Actin | 0.084 | | AUKRA | 0.927 | | ITGB1 | 0.996 | | SNAI2 | 0.000 |

从上表中可以看出，只有SNAI2基因在不同组之间存在显著性差异（P<0.05），其余基因之间没有显著性差异（P>0.05）。

因此，我们可以得出结论：SNAI2基因在不同样本之间存在显著性差异，而其他基因之间没有显著性差异。