Ein Peptidexperiment kann überzeugend wirken, wenn drei Wells fast dasselbe Ergebnis liefern. Die nächste Frage ist, ob diese Wells drei separate Tests des biologischen Effekts darstellen oder drei Messungen innerhalb eines Tests. Dieser Unterschied verändert, was das Ergebnis stützen kann.
Zuerst sagen, was wiederholt wurde
Eine technische Replik wiederholt eine Messung oder einen Assay-Schritt unter eng geteilten Bedingungen. Im Zellkultur-Beispiel, das in den Nature-Hinweisen erörtert wird, sind verschiedene Wells, die zusammen auf einer Platte kultiviert und getestet werden, technische Replikate, keine eigenständigen biologischen Quellen. Eine biologische Replik befasst sich mit der Variation zwischen den unabhängigen biologischen Einheiten, die durch das Design festgelegt sind. Die Replikat-Hinweise von Nature fordern Forschende auf, die beiden zu unterscheiden und zu definieren, was n bedeutet.
Für eine Leserin ist die nützliche Frage einfach: Könnten diese Ergebnisse alle denselben Präparationsfehler oder dasselbe biologische Ausgangsmaterial teilen? Wenn ja, zeigen eng übereinstimmende Zahlen für sich genommen nicht, dass sich der Effekt mit unabhängigem Material wiederholen wird.
Ein Zählbeispiel: neun Messwerte, nicht automatisch n = 9
Stellen Sie sich eine Studie mit drei unabhängig geplanten Durchläufen und drei Wells in jedem Durchlauf vor. Es gibt 3 × 3 = 9 Well-Messwerte. Die neun Messwerte sind in drei Durchläufe verschachtelt. Sie sollten nicht allein deshalb als neun unabhängige biologische Experimente beschrieben werden, weil jedes Well eine Zahl geliefert hat.
| Ausführen | Technische Messwerte der Wells | Was beibehalten werden sollte |
|---|---|---|
| 1 | 3 | Alle Messwerte plus die Run-Kennung |
| 2 | 3 | Alle Messwerte plus die Run-Kennung |
| 3 | 3 | Alle Messwerte plus die Run-Kennung |
Dies ist ein erfundenes Zählbeispiel, keine Studiendaten und kein NHD-Experiment. Getrennte Tage allein belegen keine biologische Unabhängigkeit; Zellquelle, Präparation und Design bestimmen die experimentelle Einheit. Eine geeignete Analyse muss diese Struktur berücksichtigen.
Prüfen Sie die Beschriftung neben einem kleinen Fehlerbalken
Ein kleiner Fehlerbalken kann die Variation zwischen Wells beschreiben und nicht die Variation zwischen unabhängigen Experimenten. Lesen Sie die Abbildungslegende, bevor Sie sie interpretieren. Fragen Sie, ob die dargestellte Streuung eine Standardabweichung, ein Standardfehler oder ein Konfidenzintervall ist und ob sie auf der geeigneten Ebene berechnet wurde. Wählen Sie nicht die Beschreibung, die den Graphen am sichersten erscheinen lässt.
Den Peptid-Datensatz beim Experiment aufbewahren
Beim Vergleich von LL-37- oder KPV-Experimenten sollten Sie die exakte Verbindung, die gelieferte Form, die Chargenbezeichnung, falls verfügbar, die Mengenbasis, das Testmedium und die Kontrollbedingungen beibehalten. Wenn Sie das Material und das experimentelle Design gleichzeitig ändern, lässt sich die Ursache eines Unterschieds schwerer identifizieren.
Für den Laboreinkauf prüfen Sie die LL-37 und KPV Katalogdatensätze. Wählen Sie das vom Protokoll geforderte Material; der Katalog ist kein Beleg dafür, dass ein experimenteller Effekt reproduziert wurde. Eine Forschungsanfrage senden mit der Identität, der Mengenbasis und den Aufzeichnungen, die Sie benötigen.
Ein nützlicher Satz für einen Methodenteil
Geben Sie die Anzahl unabhängiger Einheiten, die Anzahl technischer Messungen pro Einheit und die Art und Weise an, wie diese Messungen in die Analyse eingegangen sind. Wenn ein Ergebnis repräsentativ für mehrere Durchläufe ist, sollten Sie die Daten der anderen Durchläufe ebenfalls aufbewahren. Die Grundsätze der NIH zur Berichterstattung über präklinische Forschung von NIH betonen eine klare Berichterstattung über Wiederholungen und die experimentelle Stichprobengröße.
Nur Forschungsmaterial. Dieser Leitfaden erläutert die experimentelle Berichterstattung und enthält keine Anweisungen zur Verwendung beim Menschen oder in der Tiermedizin.
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