Re: [討論] 三重複定義--問題二

看板Biotech作者 (找英文家教)時間7年前 (2017/07/24 18:55), 編輯推噓4(4039)
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※ 引述《day112 (ken)》之銘言: : As title : 通常細胞實驗都會要求 three independent test : 但最近遇到我覺得蠻困惑的問題, : PI 表示用同一組sample triplicate 即可。 : 我自己是定義這種叫技術性三重複啦...... : 但我以為所謂三重複應該是biological repeat,這個實驗室貌似認為首先biological rep : eat不容易,二來技術性三重複的SD才會小,data才漂亮。 : 想請教板上先進前輩,所謂三重複的定義是什麼呢? 對於d大提到的說法, 的確是有點誇張, 正常的PI不會想把sample跑三次, (d大實驗是醫生嗎?有大數據的概念,還是有鑽研過過統計? 知道要達到統計上的差異,一個是增加樣本數如同樣實驗做個一百次, 但因N無法大就想辦法讓SD儘量縮小) 尤其現今又有"Simple Western", 同樣的sample load進去, Error bar極小,(或者根本一模一樣吧) 照d大實驗室的說法, 只要做實驗一定有統計上的差異。 (只是別人無法repeat,下次實驗室另外個成員來做,結果可能相反且還是有統計差異) 對於三重複我也有些疑惑, 為了簡化問題, 以下都以Western blotting的例子來提問, 大家常用的作法應該是使用三代的細胞分三個不同時間跑? 還是趕時間直接分成三組細胞? 使用三代的細胞來跑應是符合多數人的認可, 但假設加了A藥之後, 實際上(指多數有經驗的操作者)會造成實驗組B基因的表現相對於控制組上升20%, 老闆預期的結果也是實驗組相對於控制組要得到上升的趨勢, 利用三個時間點來跑, 實驗組相對於控制組可能得到105%, 120%, 135%, 但上面的結果很遺憾沒有達到統計上的差異,(以雙尾p<0.05視為統計上顯著差異) 以WB來說因為步驟繁瑣, 沒跑過上百片技術上要小於20%真的很有難度, (還有某些實驗先天上的誤差根本就超過這數字), 所以對於某些paper用定量在band上標示個1, 1.1(但視覺看不出差異), 實在很難讓人相信這樣的實驗能夠repeat。 因此,所以我會告訴學弟妹找題目要找個倍數相差很多的, 最好差個100倍,(但通常沒這麼好做的題目,這種題目一定很容易發現, 老早就被做光了) 因為我知道碩班二年的訓練(實際做實驗一年半就要偷笑了), 要讓實驗誤差極小是不大可能。 回到剛剛的例子,(指實驗組相對於控制組得到105%, 120%, 135%) 上述的狀況大家會多做一組以達到統計上差異嗎? 還是PI就說直接取135%的圖,看起來差異最大,不須多跑? 同樣的例子, (實際上(指多數有經驗的操作者)會造成實驗組B基因的表現相對於控制組上升20%,) 讓一個新手操作,他得到實驗組相對於控制組的數據為70%, 120%, 170% (平均仍為120%) 可以注意到第一組的樣品(實驗組相對於控制組)看起來是下降, 但另外兩組的樣品是上升, 想請教各位的老闆的作法會如何呢? (1)讚,取170%那一組,這新手做的圖差異性比老鳥還棒 (2)已做三重複,趨勢大致呈現上升,符合預期,準備下一步的實驗 (3)雖然做三重複,但二上升一下降,再多做一次,至少要有三次上升的結果 (4)再做個幾組,例如後來得到150%, 160%,到時去掉70%與120%, 取150%, 160%, 170%,就能有統計上差異 (5)為了追求科學真理,要不斷重複,直到統計上的p值小於0.05 (6)找別人來repeat實驗 再請各位版友提供點實際操作的意見, 雖然這是某種較為苛刻的例子 (實驗組僅較對照組上升20%,但如果確定真的上升就代表對生物體有某些意義, 不能忽視它的存在), 大家也都知道第五個做法最符合科學, 但第五個作法可能讓一個研究生花了三個月都還在做同一個實驗, 如果手殘,根本沒機會畢業。 再請諸位先進提出見解,感謝! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 210.60.122.154 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Biotech/M.1500893721.A.51D.html

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(2) 或 多做兩組,去掉兩端極值
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WB我只相信方向性,不相信差異倍數,像band下面1, 1.1這種
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定量標示,通常是reviewer看不出差異又不求補data時變通用
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我也選(2),有秀(5)這種data的,常常都在曝光時間動手腳,用
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又粗又肥的band,犧牲差異倍數來縮小variation
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先說一下我遇到的老闆都選(1) XDDD
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然後這個例子有點難說,個人非常不相信用WB做的定量結果
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我通常每個實驗都會同時有兩到三個相同的組別,就算結果
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都符合預期,但同一個組別之間若差異太大也不可信。
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以上1~6都是建立在假說為真的前提,我個人則會先懷疑假說
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或可以換比較穩定的assay,像是ELISA
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WB造成差異的可能點太多,抓都抓不出來
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我大學實驗室也是在篩藥,碩士生前期做細胞實驗,後期還
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要做動物實驗和才能畢業。
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(2) 選5是實驗初期,紮實一點比較好,趕畢業就1 or 2吧
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感謝各位都很誠實的分享(我本來還以為大家都說5,那就沒
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得討論了),我個人的想法是碩一生以選項"56"為主,碩二生
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要趕畢業,可能以選項"12為主,至於博班生有發表paper的
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壓力,可能以選項"2"(5分以下WB多數只選一張)或"3"(極高
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分雜誌,要求所有三重複原始data),另外考慮的方式是去看
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上述B基因的下游,是否也發生對應性的改變
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至於選項"5"這麼科學,不斷重複同樣實驗(不靠刪實驗組別)
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,好像從沒聽到有實驗室這樣經營過(同樣實驗如果重複五六
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次,這時候PI應會不耐煩的問實驗者:"你認為到底是上升或
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下降,還是根本是手殘?")
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我老闆不是醫生 至於這一題以我老闆來看 我不知道他會怎
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麼處理 因為他不看原始數據 我個人習慣是3、4 但實驗室其
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他人我就不好說了ㄏㄏ
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至於刪極端值達統計意義,我們實驗室為了增加N會再補一個
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平均值進去......
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我也認同d大看法,5的科學再現性最高,34的科學再現性其
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次(可能5-8成的別家實驗室可以重複),12再現性最差(我已
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遇到好多次了,同樣的細胞,同樣廠牌的藥物,同樣的時間
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點,做起來的結果就是與paper的結果不同)
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5不太可能 太耗時了 通常是4 增加N值確定趨勢後
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挑顯著的幾組成為3重複 不過我同意這種作法會讓自己的
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研究根基越做越不穩 所以實驗室的研究方向最好盡量
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開廣一點 而不要單點突破的直衝深度
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對於g大的看法,讓我聯想到實驗室大者恆大,因為有較多
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的資源,可以針對不同廣度多方佈局,即使回收率僅二成有
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支持假設的證據,也能生產足量的文章以申請經費,維持實
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驗室的運作。反之小的實驗室可能就得有一段艱辛的路程要
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走...
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文章代碼(AID): #1PTT8PKT (Biotech)