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對(duì)于Figure的數(shù)據(jù)方面的特征，主要由兩方面產(chǎn)生影響：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，結(jié)果分析。
1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
為了使我們最終Figure展現(xiàn)的結(jié)果是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，我們就必須?shí)驗(yàn)開(kāi)始前就進(jìn)行合理的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。在清楚實(shí)驗(yàn)流程、耗材試劑等基本情況后，我們的理解應(yīng)該上升到一個(gè)新的高度：怎樣的結(jié)果才是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹⒂幸饬x的？
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本三原則是：對(duì)照，重復(fù)，隨機(jī)。
（1）對(duì)照原則（Control）
只有有比較才有鑒別。對(duì)照實(shí)驗(yàn)可以鑒別出實(shí)驗(yàn)組的效應(yīng)，消除和控制非實(shí)驗(yàn)因素，消除或減少實(shí)驗(yàn)誤差或偏倚，保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可比性。如圖1，只有通過(guò)比較，才能得出“RARγ在癌組織內(nèi)高表達(dá)，但在癌旁表達(dá)量較低”這一結(jié)論。
圖1 RARγ在癌組織與癌旁組織中的表達(dá)情況
常用的對(duì)照方法有以下幾種：
空白對(duì)照（Blank Control），不給予任何處理的對(duì)照。這在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)以及實(shí)驗(yàn)室方法研究中常采用以評(píng)定測(cè)量方法的準(zhǔn)確度以及觀察實(shí)驗(yàn)是否處于正常狀態(tài)等。
陽(yáng)性對(duì)照（Positive Control），是一種干預(yù)方法，比如一種藥物,療法，或醫(yī)療器械，這種干預(yù)方法的有效性以前已經(jīng)是明確的，只是為了說(shuō)明新療法的有效性。陽(yáng)性對(duì)照是與要進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容很相似但不相同，而且其由經(jīng)驗(yàn)可以預(yù)見(jiàn)其結(jié)果，即應(yīng)該得出正面的結(jié)果。
陰性對(duì)照（Negative Control），是肯定不會(huì)出現(xiàn)結(jié)果的“實(shí)驗(yàn)組”，材料也是確定的。陰性對(duì)照除了實(shí)驗(yàn)需要驗(yàn)證的變量，其他條件全部都是與實(shí)驗(yàn)組一樣的，用來(lái)排除其他實(shí)驗(yàn)情況對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響。
自身對(duì)照，即同一受試個(gè)體處理前后的比較，或者兩種處理一前一后的比較。
（2）重復(fù)原則（Replication）
這就要求我們多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)。在相同的實(shí)驗(yàn)條件下，應(yīng)該進(jìn)行實(shí)驗(yàn)全過(guò)程的重復(fù)，而不是最后讀數(shù)的重復(fù)。
另外，還必須有足夠的例數(shù)（樣本數(shù)）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。這樣可以保證在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的測(cè)定指標(biāo)可能獲得顯著性所需的最少觀察數(shù)。
（3）隨機(jī)原則（Randomization）
按照遇機(jī)的原則進(jìn)行抽樣或分組，使各受試對(duì)象被分配到各組的機(jī)會(huì)均等，而不受主觀因素的影響。
目前，常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案有以下幾種：
（1）完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
（2）配對(duì)設(shè)計(jì)
配對(duì)包括自身配對(duì)（如實(shí)驗(yàn)前后比較，左右側(cè)比較，等）以及遺體配對(duì)（如同窩動(dòng)物，病情、年齡等相同的病人，等）。
（3）隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
（4）交叉設(shè)計(jì)
該方法可以在同一病人身上觀察兩種或多種處理的效應(yīng)。
（5）重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)
該方法為同一研究對(duì)象的同一觀察指標(biāo)在不同時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行多次觀察或測(cè)量的設(shè)計(jì)方法。其與隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的區(qū)別在于：（1）同一研究對(duì)象的數(shù)據(jù)高度相關(guān)；（2）研究對(duì)象內(nèi)的個(gè)時(shí)間點(diǎn)固定，不能隨機(jī)分配。
2 結(jié)果分析
在一幅Figure中，較之實(shí)驗(yàn)的原始結(jié)果，更應(yīng)該展示的是分析后的結(jié)果。
除了平常的均值、標(biāo)準(zhǔn)差分析外，還應(yīng)針對(duì)不同的實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)采用不同的分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如配對(duì)t-test、線性擬合、突變率分析、聚類分析、離散性分析、比對(duì)分析等等。根據(jù)不同的分析方法，我們也應(yīng)該選擇不同的圖形進(jìn)行展示，如柱圖、散點(diǎn)圖、線圖、箱圖、熱圖、流程圖等等。具體情況可看本專題下的Model Case一節(jié)。
值得一提的是，很多情況下，我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可能只是一幅幅的Photos，如Western Blot、免疫組化、活體腫瘤球大小分析等等。此時(shí)，我們就必需對(duì)這些圖片的結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)化，再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并作出相關(guān)的Figure，這樣的結(jié)果才是完整的，如圖2所示。
圖2 免疫組化圖片數(shù)據(jù)化分析