课件：医学科研思路和实验设计.ppt

医学科研思路和实验设计,袁秉祥 西安交通大学医学院 82657724，,科研基本过程,知识和技术积累 工作积累 文献复习 学术交流,选 题 创新思维 提出问题,实验设计 专业/统计/管理,实验过程,论文写作 分析/推理/总结,遇到问题,发现问题,资料积累分析 (已知未知数),探索规律,模拟实际,构建模型/假说,反复验证和修正,确立模型，取得成果,关键问题或边缘问题； 难题和重大问题或一般问题； 全局问题或局部问题； 理论问题（绝对创新）或技术问题（相对创新） (应用基础),选题（创新思维 提出问题）,科研思路和选题,创新,开发, 顺向外展（uni-directional extrapolation),1、沿最新发现思路观点概念方向提出新课题,2）侧向型或枝节性课题（新颖）,1）主导性、前沿性、深入性课题（更快, 更高, 更本质）,2、沿着自己研究室的工作积累和长期坚持的研究方向提出更深入、更全面的课题。,3、经过国内外的技术合作、学习进修、攻读学位，将参与的课题延伸或扩展，提出新的课题。 科研助手 科研主持人 首席科学家,4、通过学术交流（特别是国际学术会议）获得最新、最全面的科研信息，综合分析，结合实际，提出自己能解决的新问题。,开辟新的方向和引导世界跟踪,5、技术引进，填补空白,1、以一定线索为依据，对传统理论、观点提出有根据的疑问，并向相反方向推论，进而开创出新的研究领域和方向,心脑缺血 损伤研究,抗缺血研究,缺血再 灌注损伤,缺血预 适应保护,缺血后 适应保护,灌注治疗,短时间缺血,舒张血管 抗血栓形成，溶栓 血液流变 抗动脉硬化 减少耗氧 耐缺氧（代谢） 抑制调亡 介入和手术,药物预适应, 逆向外展（reverse extrapolation）,2、通过偶然机遇、意外发现，对传统观点提出疑问，进行反向思维，进而开创出新的研究领域。,提出疑问内皮细胞 EDRPs NO 心血管,免疫和神经功能 1998年生理与医学Nobel奖,血管内皮损伤,血管内皮完整,Robert F Furchgott,Louis J Ignarro,Ferid Murad, 交叉扩展（across extrapolation ）,1、学科借鉴 原油管道输送血液流变学,2、学科/学部交叉 分子生物学+信息学生物信息学所有医学领域 数学+医学定量医学 (实验设计, 量效关系, 动力学) 心理学+医学医学心理学 航空医学、航天医学、海洋医学、高原医学、核医学,4、临床-基础医学交叉 从临床寻找实际意义的基础问题；从基础寻求技术和理论突破；基础-临床结合解决重点或重大问题。,3、相邻学科交叉学科分支,5、临床医学-药学交叉临床药学,用已知化合物（药物）揭示生命现象和规律； 用已知生命体（筛选平台）发现新药物和活性物质。,已知 化合物,受体 离子通道 转运体 酶,已知 靶蛋白,递质、激素、内在活性物质、细胞因子,靶位,机体变化,信号转导 基因表达,受体 离子通道 转运体 酶,化合物（10，000）,药物（12）,活性 化合物,筛选平台, 借助工具药揭示生命奥秘（生命现象 + 生命物质）,临床科研设计和数据处理,以机体（动物、病人、标本）自身作为对照的配对资料，即在同一个体上观察处理前后的变化。如同一标本（血样、尿样）用2种检测方法的结果比较，一批病人两个疗程的比较。 给药前A 给药后A A1 给药后A1 A2 给药后A2,A,S,1. 单组自身比较设计,分组对照设计,实验设计, (n=20), (n=20),1个疗程,2个疗程, (n=20),有效率=50%,有效率=60%,配对 t 检验,泊松分布,关联x2和优势x2,阴性对照组 B 阳性对照组 C 实验组 (1) D 实验组 (3) E 实验组(10) F,2单纯平行对照,实验设计,分组对照设计,量反应：单因素（组间）方差分析 两两对比 （t、t 或q、q 检验）,最常用、最简单的设计；实验组和对照组同步开始，同步结束。,（对比组）, ,质反应：x2检验或直接几率法检验（样本数较小）,量效关系的 显著性检验（tr）, ,实验组和对照组同步开始，多次测量，同步结束，如：给药前、给药后10、30、60、120min、。,3多次测量平行对照,数据处理：多次测量的方差分析,实验设计,分组对照设计,如给药前数据已有差异，应进行数据转化，用变化（差值）或变化率表示。,对照组 A 实验组 B ,给药后,给药前,给药,对照组 A 实验组 B 对照组 A 实验组 B 对照组 A 实验组 B,第一批,第二批,第三批,第1段 第2段 第3段,4平行分批分段对照,实验设计,分组对照设计,不可将多批数据综合一并处理， 而应求出批间变异进行析因处理：析因t检验；方差分析,某些研究和测定无法做到同时同地完成，经常需要跨时间、多中心完成；但在数据处理时应注意批间和顺序变异。,对照组 A 实验组 B ,1层 2层 3层 1层 2层 3层,对照组,实验组,5. 平行分层对照（均衡随机）,实验设计,分组对照设计,多因素方差分析，按平行对照处理，t、t （q、q ）检验。,临床研究中先将可控因素（如性别、体重、病情、病程）进行分层（3个层次），然后在每一层次中再进行随机分组。,交叉对照设计适合于动物或病人状态稳定，刺激或药物作用后可恢复到原来状态，如自发性高血压大鼠和二期高血压病人对降压药的作用。在进行临床相对生物度测定时，通常采用这种交叉配对设计。 1) 一次交叉（AOB，BOA）：交叉配对设计 A:对照组 清洗期 B:对照组 B:实验组 （7 t1/2） A:实验组 ,6. 交叉对照,实验设计,分组对照设计,所得数据可进行显著性检验或生物等效性分析 （采用双向单侧 t 检验）。,A B C A B C D A B C D E A B C D E F B C A B C D A B C D E A B C D E F A C A B C D A B C D E A B C D E F A B D A B C D E A B C D E F A B C E A B C D E F A B C D F A B C D E 33 44 55 66,2）多次交叉（拉丁方设计）,实验设计,分组对照设计,拉丁方设计巧妙合理，同一病例、动物和标本可多次使用，所需例数较少，消除了用药顺序影响和个体差异的干扰，统计效率很高。拉丁方设计特别适于病情和模型稳定的珍贵病例或动物的研究。 缺点：实验周期成倍延长，方差分析数据库稍复杂。,1）正交设计 (Orthogonal design) 均衡分散：试验点在试验范围内排列规律整齐 整齐可比：试验点在试验范围内散布均匀。 L是正交设计表的符号，例如 L4表示4种组合，L4(23)表示3种因素各2个水平。 分析主要因素还是次要因素；独立作用还是有相互影响；组方和剂量比例。,7. 多因素、多水平分析,每个表有一代号Un(qs)，U表示均匀设计，n次试验，每个因素有q个水平，s表示最多因素数，即最多有s列，其中n=q。设计表U6表示有6个因素（如联用药物），做6次试验，每个因素有6个水平（如剂量水平）。,2）均匀设计 (Uniformity design), 效率高，试验次数少, 适用范围,多因素多水平 均匀设计可获得精确组方比例。 小复方少水平 正交设计可获得粗略组方比例 更多因素少水平（中药方剂） 水平数2-3个，常用正交t值法。 多因素固定水平（6） 权重配方设计可获得精确组方比例。,通常药物的实验剂量需要通过预实验摸索求得，或通过查阅资料获得。经常以mg/kg或g/kg作为剂量单位，人与动物之间，不同种属动物之间的剂量呼应关系应按体表面积来计算。还应注意药效学研究与毒理学研究，临床前研究与临床研究之间的剂量呼应关系。剂量设计关系到实验的成败。,8、剂量设计,实验设计,剂量设计,1) 按体表面积比率换算等效剂量,实验设计,剂量设计,在动物和人的体重与标准体重相差较远时用下列公式剂量： DBDA(RBRA)(3WA3WB ) DB为欲求算动物剂量，DA是已知动物剂量，WA和WB分别是它们的体重。RA和RB分别是它们的体重系数，各种动物和人的体型系数见下表： 种属 小鼠 大鼠 豚鼠 兔 猫 猴 犬 人 R 0.06 0.09 0.099 0.093 0.082 0.111 0.104 0.11,2) 体型系数估算法,实验设计,剂量设计,根据体表面积，人与各种动物之间的剂量不同，动物的体重越小，剂量（/kg）越大。动物和人的剂量比例关系（按kg计算）如下： 人 犬 猴猫兔 豚鼠 大鼠 小鼠 1 2-3 3-5 5-7 7-9 9-11,3) 粗略估算法,实验设计,剂量设计,二、 数据处理,数据处理,计数资料（质反应),计量资料（量反应）,数据处理,例1 药效学研究：对照药为1008 (n=10)；新药为947 (n=10)。判断差异性和等效性。 1）计算2组标准误：Se3.36； 2）差异性判断：t=100-943.36=1.79， P0.05，无显著意义。 3）等效性判断：查表或计算得T=1.734，等效判断标准D=0.1，等效界值： L0.11001.7343.364.17 均数差绝对值为6，大于L值，故等效性不合格。 可见t检验P0.05，并不能说明两药等效。,例2 药效学研究：对照药为602（n=20），新药为643（n=20），判断差异性和等效性。 1) 两组标准误，Se=0.81。 2) 差异性判断： t(60 - 64)0.81=4.94， P0.01，差异有非常显著性意义 3) 等效性判断： L0.160-1.644+1.55(38-0.75)0.81=4.64 均数差绝对值（4）小于L值（4.64），故等效性合格，可见t检验P0.01，并不拒绝两药等效。,4. 量效关系 量效关系显著性检验 t(r) 检验 散点回归得回归系数(r)，n为散点数,数据处理,自由度=n-2,Thank you!,后面内容直接删除就行 资料可以编辑修改使用 资料可以编辑修改使用 资料仅供参考，实际情况实际分析,主要经营：课件设计，文档制作，网络软件设计、图文设计制作、发布广告等