: 最近在整理 PCR资料的时候想到的问题 : : 如果实验本身做了三重复 得到三个cDNA sample (a, b, c) : 接着PCR对每个sample做三重复，2^-dct method 得到9个资料点 : (a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3) : : 请问各位板友，下面三种资料呈现方式哪一个比较正确呢？ : : 1. 选择三次实验中具代表性的一次，如(a1+a2+a3)/3±SD, n=3 : 2. (a1+a2+a3+..+c1+c2+c3)/9±SE, n=9 : 3. 取三次实验各自的平均值，a', 'b, c'，接着以(a'+b'+c')/3±SE, n=3 : : 推 williamyang:若是实验结果趋势是一至的,选1 05/30 14:20 : 推 icehikki:我都用二 05/30 15:18 : → blence:如果是上述cDNA定量,用1.是测你的机器的mechanistic error 05/30 15:56 : → blence:做100次也没有意义,应该用3.才能比较代表三次exp的error 05/30 16:01 : → blence:至於其它实验端看你计算平均值时想要呈现的SD代表什麽意义 05/30 16:03 : → ckr:谢谢三位板友的意见 05/30 19:20 : 推 qqmango:2是错的，应该是用3，1的话会有主观选择的偏差问题 05/31 01:24 : → ckr:谢谢q板友的说明 05/31 09:53 : 推 bigtuna:3不知会不会把"人为误差"给忽略了，用2似较能算进人为误差 06/03 01:55 : → bigtuna:不过不是很确定，也想要和大家一起讨论:) 06/03 01:58 昨天与学统计的朋友交换意见 他是不赞同2这个方法的 2的问题在於把九个资料点视为九次独立事件 但我们都知道同次实验三个测量值(如a1, a2, a3)三者关系比较接近 而不同次实验的测量值之间(如a1, b1)关系比较远 所以这个方法逻辑上有漏洞 因此在三个选项当中 3似乎是最合乎统计学理的 但或许九个资料点也可以用repeated measures的角度切入?(Friedman's test?) 这得要请教对生物统计更专精的板友了 顺带一提 学统计的朋友对於我们多半选择t-test或ANOVA很讶异 因为在n值很小的时候 应该是要用non-parametric的方法才符合学理 (Mann-Whitney or Kruskal-Wallis) 而且描述non-parametric data的时候 不应该是用Mean, SD, or SE 应该改用Median, IQR等 老实说 讨论之後觉得更头大 从我浅薄的统计修课所得的认识 用non-parametric的方法确实比较合理 但在阅读期刊的过程当中 似乎没见到用non-parametric方法在处理realtime PCR资料 ※ 编辑: ckr 来自: 184.57.23.82 (06/04 06:47) 如果我们假设今天的细胞跟下礼拜没有差别 我同意b大的实验设计可以用方法2 但我原文提出来的状况是一个RNA sample做三次PCR 在这种状况下 同个sample的三次结果不是独立的 而会因为实验设计而高度相关 如此一来好像不太适合给予等同三个sample的地位? 同意q大说法 对1个RNA sample跑10次PCR 可信度应该不如 10个RNA sample各跑1次PCR 我猜b大所谓2的算法可行是指 今天实验有三盘细胞 明天实验又做三盘细胞 这样跟今天一次做六盘细胞的结果都可以视为n=6 (虽然两次三重复的可信度 似乎略高於一次六重复) 个人的看法是 不论是一次做六重复 或做两次三重复 都属於真正的replicate 都有6个RNA sample n就等於6 至於跑realtime PCR时的重复 严格来说应该算是repeated measurements 不能算在n值里头 ※ 编辑: ckr 来自: 164.107.154.93 (06/05 05:37)