作者：上海中科新生命生物科技有限公司 2021-05-19T11:36 (訪問量:5798)
近期，有一些實驗設計上的問題非常具有共性——例如：三個組學應該如何取樣？如果做6重復，能否取18個樣本，每個組學各分6個樣本進行做組學聯合？ 針對這個問題，一圖讓您看懂： 在多組學聯合分析中，經常會用到相關性分析（簡單的如pearson, spearman相關性分析，高級的如O2PLS模型）。這些分析的目的是在統計學角度建立不同組學分子的相互調控關系，原則都是保證樣本一一對應，避免組內的個體差異引起結果誤差。如上圖所示，2組6重復樣本，可以看到基因A的表達量與代謝物B的含量具有極高的相關性(R2=0.9996)。然而，假設我們把樣本順序打亂，用同組不同個體的基因表達和代謝物含量去做映射，由于組內個體差異的緣故，基因A和代謝物B就不再具有顯著的相關性（R2=0.7227）。 因此，為了獲得客觀，有效的多組學聯合數據，不同組學采樣的個體一一對應原則非常重要。如個體樣本量不足以滿足多種組學檢測需求，可以事先進行混樣，再平均分配到各個組學進行檢測。 好的實驗設計是理想實驗的基礎，可千萬不要馬虎哦！
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