Re: [求救] 實驗的一些設計

看板Biotech作者 (狗狗)時間18年前 (2007/11/03 00:51), 編輯推噓3(303)
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發表淺見 :) 實驗是為了證實某個假設(或理論) 因此必須設計「實驗組」 為了證實某個假設(或理論)「正確無誤」 因此必須設計「對照組」 為了證實某個實驗過程和結果「正確無誤」 因此必須設計「控制組」 所以理想的實驗設計 除了「實驗組」、「對照組」之外 必須作「控制組」 實驗組:基於某個理論或是假說,在現有的技術上測試的組別。 對照組:證實實驗組現象,是由某一個「操控變因」引起,而做的比對組別。 理想上,好的對照組,和實驗組只能有一個(或一種)變因的差別。 通常對照組會將該變因設計為「無變因」或「背景值」。 控制組:為了證實整個實驗過程中沒有發生錯誤,而做可預期結果的組別。 即為確認「操控變因」以外的因素(控制變因)沒有錯誤。 理想上,好的控制組,除了判斷實驗過程沒有錯誤外, 還能幫助找出實驗失敗的原因。 ※ 引述《linzhengzhan (研究所:碩士班vs博士班)》之銘言: 作個補充 控制組 是將某個實驗「測試項目」置換成「可預期結果的項目」 來確保實驗結果不是false positive(偽陽性)或false negative(偽陰性) 以下positive稱為(+) negative稱為(-) control稱為ctrl (因為要確定「控制變因」沒有問題 因此稱為「控制組」) : 簡單的說: : positive control:就是一定有的東西,如果實驗結果沒有出來,就可能是實驗有問題… 正控制是將測試項目置換成「確定會做出結果的項目」 因為預期會「有」因此稱為「正」 若(+)ctrl結果呈現(-),表示控制變因有問題, 通常是reagents少加,或是變質。 此時若test項目也呈現(-),則可能為false(-) (因為可能是reagents發生問題才導致negative) 此時若test項目呈現(+),那就要檢查日期是否為農曆七月(好吧~很難笑)。 而找出問題的方式為: 1.先將(+)ctrl重跑一次(勿將上次的mixture拿來重複使用), 如果可以的話在再找另外一個「確定有結果的測試項目」來同時測試。 此為測試是否因為「少添加」某reagent(s)而導致上次ctrl的失敗。 2.若依然呈現(-),則將所有reagents(控制變因)換成新的(或另一來源), 重新再跑一次(+)ctrl,能的話測試兩個以上「確定應有結果的測試項目」。 此為主要測試「確定應有結果的測試項目」沒有發生問題。 3.另將reagents的一項(或一組)逐一更換新的,來找出有問題的reagent(s)。 如果實驗經費充裕,可以不做此步驟而將可能有問題的reagents全部丟棄。 4.以上1~3項可三者同時或挑兩項同時測試(自行拿捏時間和實驗經費的平衡點)。 若依然1~3項都是(-),則必須檢查protocol或instrument是否有問題。 : negative control:就是一定不會有的東西,如果結果有,就“自求多福“…… 負控制是將測試項目置換成「確定不會有結果的項目」 因為預期會「沒有」因此稱為「負」 若(-)ctrl結果呈現(+),表示控制變因有問題, 通常是reagents受到污染。 此時若test項目也呈現(+),則可能為false(+),若為定量則會造成數據的不正確。 (因為可能是reagents發生問題才導致positive) 此時若test項目呈現(-),那有很有可能「確定不會有結果的測試項目」受到污染。 而找出問題的方式為: 1.先將(-)ctrl重跑一次(勿將上次的mixture拿來使用), 再多找另外一個「確定不會有結果的測試項目」的來源做同時測試。 此為測試或是操作過程是否造成污染(技術問題,甚至換人操作), 同時也測試「確定不會有結果的測試項目」是否為污染源。 2.更換新的一組耗材(會接觸reagents的項目)或操作環境。 確定不是耗材或環境本身引起的污染。 3.另將reagents的一項(或一組)逐一更換新的,來找出有污染的reagent(s)。 如果實驗經費充裕,可以不做此步驟而將可能有問題的reagents全部丟棄。 4.以上1~3項可三者同時或挑兩項同時測試(自行拿捏時間和實驗經費的平衡點)。 若依然1~3項的結果都是(+),則要認真思考污染來源為何。 : internal control:控制實驗的條件,已減少變因;在結果方面,是大家長的一個樣; : ex. western blotting 常用就是β-actin,以確定每個well的 : protein量都一樣…… : RT-PCR常用的就是GAPDH之類的…… internal ctrl跟實驗結果的(+)/(-)無關(定性部份) 而是跟「定量」有關。 也就是「相對定量」所做的normalization , 確保test項目的數據的相對大小(即倍率)為正確。 通常挑選為internal ctrl的項目,應該要為穩定(變異性小)、均勻、不易受影響。 例如某測試項目的結果 A為B的兩倍, 但是internal ctrl的結果 A亦為B的兩倍, 那麼經過normalization後(將測試數據除以internal ctrl數據), A與B並無差異。 通常定性實驗都會做(+)ctrl和(-)ctrl 而定量實驗都會做internal ctrl和(-)ctrl(因為(-)ctrl呈現(+),那定量就有問題) -- 有錯請指教囉~ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.129.62.151

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補充一下:另外還要呈現「再現性」而必須做「重複試驗」
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定性兼定量則三種ctrl都做,但不一定有適當的ctrl可做。
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另儀器所做的blank,意義上比較接近internal ctrl。
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※ 編輯: leondemon 來自: 140.129.62.151 (11/03 01:55)

11/03 09:18, , 4F
那麼基本的觀念 結果大家竟然那麼認真回答 大家真是好人
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11/03 10:22, , 5F
其實多看別人呈現的data都會有這些吧XD
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11/03 18:07, , 6F
謝謝各位 真的是感激不盡 QQ
11/03 18:07, 6F
文章代碼(AID): #17ArLyAv (Biotech)
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