生理科学实验设计的基本程序文档格式.docx

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（一）实验准备和预备实验

实验准备包括实验理论准备和实验实施准备。

前者主要包括实验的理论基础、假说的理论基础、实验方法、技术等的参考文献等；

后者指仪器设备的选择配套、药物及试剂的配制与剂量的初步选定、实验方法与指标的建立、实验对象的准备等。

这些是实验研究的理论和物质基础。

预试实验是对所选课题进行初步实验。

预试实验可为主题和实验设计提供依据，从而为正式实验提供补充、修正和宝贵经验，是完备实验设计和保证研究成功的必不可少的重要环节。

通过预试实验可熟悉实验技术，确定正式实验动物的种类和例数，改进实验方法和指标，调整处理因素的强度或确定用药剂量等。

（二）实验及其结果的观察记录

1.按照预备实验确定的步骤进行实验；

2.熟练掌握实验方法，用量准确，严肃认真地操作；

3.经分析属于错误操作或不合理的结果应重做实验；

4.仔细、耐心地观察实验过程中出现的现象（结果），并进行思考：

发生了什么现象；

该现象发生在什么情况或时间；

该现象后来如何转归；

为什么会发生这些现象；

该现象有何义（生理、病理或临床意义）；

有无出现非预期结果或“反常”现象?

在重复验证排除了错误结果后，应对其进行分析，进一步的实验可有新发现，甚至得出新理论。

重视原始记录，要预先拟定原始记录方式和内容。

记录的方式有文字、数字、表格、图形、照片、录像及影片等。

原始记录应及时、完整、精确和整洁。

严禁撕页或涂改，切不能用整理后的记录代替原始记录，要保持记录的原始性、真实性。

通常实验记录的项目和内容为：

（1）实验名称、实验日期、实验者；

（2）受试对象：

动物种类、品系、编号、体重、性别、健康状况、饲料、离体器官名称等；

（3）实验药物或试剂：

名称、来源（生产厂）、剂型、批号、规格、含量、浓度、给药体积、给药剂量、给药时间、给药间隔、疗程等；

（4）实验仪器：

主要仪器名称、生产厂、型号、规格等；

（5）实验条件：

实验时间、室温、动物饲养环境（种名、合格证号）、恒温条件等；

（6）实验方法及步骤：

动物麻醉、固定、分组、手术部位及过程、施加刺激的强度、各种插管、给药方法、测量方法等；

（7）实验指标：

名称、单位、数值及不同时间的变化等，如有实验曲线，应注明实验项目、刺激物名称及强度（或药物剂量与途径）、标本名称、实验方法或主要仪器、指标及单位等；

（8）数据处理：

实验结果的整理、统计方法与结果等。

四.实验结果的处理分析

首先将原始数据或资料整理核实，计算出各组数据的均值、标准差或率等，并制成一定的统计表或统计图。

其次，作相应的统计学显著性检验或计算某些特征参数等。

在分析和判断实验结果时，绝不能有研究者的偏见，或者在计算均数或率时任意将资料取舍。

必须实事求是，不能人为地强求实验结果符合自己的假说，而应该根据实验结果去修正假说，使假说上升为理论。

五.研究结论

科学研究经过实验设计、实验与观察、数据处理，就可作出研究总结、得出结论，并写出论文。

这个结论要回答原先建立的假说是否正确，从而对所提出的问题作出解答（并应对实验中发现的现象和搜集到的资料作出理论解释）。

研究结论是从实验观察结果概括或归纳出来的判断。

结论内容要严谨、精炼、准确。

4.2实验设计三大要素

科研立题后，从题目通常可反映研究内容的三个要素，即处理因素，受试对象，实验效应，例如：

（处理因素）

（受试对象）

（实验效应）

电刺激

绿脓杆菌

一氧化氮

氨氯地平

对大鼠

对家兔

对肝硬化大鼠

对36例高血压病人

脑梗塞运动功能的影响

角膜炎模型的建立

血流动力学的影响

左心室舒张功能的影响

一.处理因素

实验研究的特点之一是研究者人为设置处理因素（studyfactor）。

处理因素可以是物理的因素，如电刺激、射线、温度、外伤、手术等，可以是化学的因素，如药物、毒物、营养物、缺氧等，也可以是生物的因素，如细菌、真菌、病毒、寄生虫等。

在确定处理因素时应注意：

1.抓住实验的主要因素

实验主要因素按所提出的假设、目的和可能确定单因素或多因素。

一个实验的处理因素不宜过多，否则会使分组过多，方法繁杂，受试对象增多，实验时难以控制。

而处理因素过少又难以提高实验的广度、深度及效率。

必要时，可采用几个小实验构成系列实验。

2.确定因素的强度

处理因素的强度是因素的量的大小，如电刺激的强度、药物的剂量等。

处理的强度应适当。

同一因素有时可以设置几个不同的强度，如一试验药设几个剂量（高、中、低），但处理因素的水平也不要过多。

3.处理因素的标准化

处理因素在整个实验过程中应保持不变，即应标准化，否则会影响实验结果的评。

例如电刺激的强度（电压、持续时间、频率等）、药物质量（来源、成分、纯度、生产厂、批号、配制方法等）应始终一样。

4.重视非处理因素的控制

非处理因素（干扰因素）会影响实验结果，应加以控制，如离休实验时的恒温、恒压，病人的病种、病情（轻重）、病程（急慢）、年龄、性别等。

二.受试对象

受试对象（object）包括动物和人。

（一）实验动物

随着科学技术的发展，无损伤技术、遥控技术、微量技术等现代检测技术使某些实验直接在人体上进行的可能性越来越大，但基于人道和安全等理由在体实验往往用动物作为实验对象。

在选择动物复制人类疾病模型时必须注意：

（1）动物的生物学特性要接近人类而又较经济易得。

（2）动物的种属及其生理生化特点适合于复制稳定可靠的模型。

例如家兔适合于做发热模型，却不宜于做休克模型；

狗不宜做发热模型，却适合做休克模型等。

（3）动物的品系和等级符合研究要求。

一般以用纯种动物为好。

（4）动物的健康、营养状况良好。

（5）动物的年龄、体重、性别等尽可能一致，以减少动物个体差异。

严格地说，实验动物是供科研用的有明确生物学特征、遗传背景和微生物背景清楚的实验用动物：

（1）微生物背景分为Ⅰ级动物（普通动物）、Ⅱ级动物（清洁动物）、Ⅲ级动物（无特异性病源体动物）、Ⅳ级动物（无菌动物）。

（2）遗传背景有近交系动物（纯种动物）、突变系动物、系统杂交动物。

（3）饲料控制包括营养素要求及搭配、合理加工、无发霉变质等。

（4）设备标准化如饲养环境的温度、湿度、光照、空气清洁度、噪音控制等。

实验动物的选择：

（1）小鼠繁殖力强，价廉，在生物医学中，广泛用于需大量动物的实验。

如药物筛选实验、急性毒性实验、镇痛、抗感染、抗肿瘤、避孕、生物制品、遗传性疾病等的研究。

（2）大鼠用量仅次于小鼠。

用于心血管实验、关节炎实验、毒性实验、致畸实验、免疫、内分泌、神经生理、肿瘤研究等。

（3）蛙神经系统、心血管系统实验等。

（4）豚鼠过敏、抗感染实验等。

（5）兔心脏实验、离体耳实验、发热实验、生殖生理研究等。

（6）猫神经系统（包括神经节）实验、呕吐实验等。

（7）猪烧伤实验、肿瘤实验、心血管实验、泌尿系实验等。

（8）犬神经系统、心血管系统、消化系统、毒性实验、实验外科等。

（9）非人灵长类本类动物具有许多与人类相似的生物学特征，科研广泛应用的是猕猴属的猴，用于避孕实验、镇痛药耐受、传染病、心血管病研究等。

有时同一药物对不同动物同一器官系统的效应可不同，如吗啡对人、猴、犬、兔的中枢神经系统产生抑制效应，而对虎、猫、小鼠则引起兴奋效应。

（二）人

人包括病人和健康受试者。

对于病人应已经诊断明确。

受试人应依从性好（如能按时用药），应能真实反映主观感受（如治疗后症状的改变），应尽量减少退出试验的可能性。

三.实验效应

被试因素作用于受试对象引起的实验效应（effect）或反应（reation）:

总是通过具体实验指标来反映的，因此必须正确选定效应指标。

也与实验方法有关。

（一）实验方法

按性质可将实验方法分为机能学方法、形态学方法等；

按学科可分为生理学方法、生物化学方法、生物物理学方法、免疫学方法等；

按范围可分为整体综合方法（清醒动物、麻醉动物、病理模型动物的方法）、局部分析法；

按水平可分为整体、器官、细胞、亚细胞、分子、量子水平等。

（二）实验指标

实验指标（观测指标）是指在实验观察中用于反映研究对象中某些可被检测仪器或研究者感知的特征或现象标志。

实验指标选择的基本条件：

（1）特异性指标应能特异性地反映某一特定的现象而不至于与其他现象相混淆。

如研究高血压病应用动脉压（尤舒张压）作指标。

急性肾炎以小便和肾功能改变比用血压作指标好。

特异性低的指标容易造成“假阳性”（本不应出现的现象却出现了）。

（2）客观性应避免受主观因素干扰造成较大误差。

尽可能选可用具体数字或图形表达的客观指标，如心电图、脑电图、血压、呼吸等描记，化验检查等。

而用疼痛、饥饿、疲倦、全身不适、咳嗽等感觉性指标由于个体差异的原因，其客观性、准确性则较差。

（3）灵敏度灵敏度高的指标能使处理因素引起的微小效应显示出来。

灵敏度低的指标可使本应出现的变化不出现，造成“假阴性”结果。

（4）精确度精确度包括精密度与准确度。

精密度指重复观察时观察值与其均值的接近程度，其差值属于随机误差。

准确度指观察值与其真值的接近程度，主要受系统误差的影响。

实验指标要求既精密又准确。

（5）可行性指研究者的技术水平和实验室的设备能够完成本实验指标。

（6）认可性指经典的（公认的）实验测定方法必须有文献依据，自己创立的指标测定方法必须经过经典作系统比较并有优越性，方能获得学术界的认可。

实验资料可分为计量（量反应，gradedresponse）资料和计数（质反应，all-or-noneresponse）资料。

有连续量变的资料为计量资料（measurementdata），如血压、尿量、检验值、收缩力、身高、体重、年龄、体温等。

计量资料实验效率较高，实验要求的例数可较少。

其统计描述主要为平均数、标准差。

统计检验主要为t检验、F检验。

只是出现与否（全或无，阳性或阴性）的资料是计数资料（enumerationdata），如有效与无效、中毒与未中毒、死与活等。

实验效率较低，实验要求的例数较多。

其统计描述主要为率。

统计检验主要为χ2检验。

另有一类是等级资料，如病理改变的程度-、+、++、+++、++++（“-”为正常，“++++”为病变最严重），有人也把药物的疗效分为-（无效）、+（显效）、++（近控）、+++（治愈）。

等级资料一般可归入计数资料内。

需注意计数资料的“数”也是一种量的表达方式，因此不意味着计数资料是定性研究的资料。

4.3实验设计三大原则

实验设计三大原则是对照、随机、重复。

这些原则是实验过程应始终遵循的，是为了避免和减少实验误差、取得实验可靠结论所必须。

一.对照原则

“有比较才有鉴别”，要比较就要有对照（control），要确定处理因素对实验指标的影响，如无对照是不能说明问题的。

实验分组时有处理组和对照组。

对照原则要求处理组和对照组除处理因素以外的其他可能影响实验的因素应力求一致（即齐同比较或有可比性）。

有自然痊愈倾向的疾病在研究时尤应要设立对照非处理。

心理因素影响药物疗效时必须有对照。

对照形式有：

1.空白对照空白对照不对受试对象作任何处理。

严格说，这种对照组与处理组缺乏“齐同”，当处理因素是给药，除用药外，有给药操作（如注射）或手术的差异，因此这种对照通常少用。

有时这种对照可提供某种非处理因素对实验影响程度的参考。

2.假处理对照经过同样的麻醉、注射、甚至进行假手术、作切开、分离…，但不用药或不进行关键处理，假处理所用的液体在pH、渗透压、溶媒均与处理组相同，因而可比性好。

在作药物试验时，常将动物做成一定的病理模型，然后才用药，不用药的模型作模型组，这种对照对于评价药物对这种模型的作用是必需的。

3.安慰剂对照安慰剂是一种在形状、颜色、气味均与药物相同，但不含有生物活性的主药制剂。

安慰剂通过“用药”心理因素对病人产生“药效”，对某些疾病如头痛、心绞痛、神经官能症等可产生30-50％的疗效。

安慰剂也可产生“不良反应”，如思睡、乏力、头痛、头晕等。

在新药研究中，应尽量采用双盲法：

病人及医务人员均不能分辨治疗药品和对照品（即安慰剂），以确定其真实疗效。

安慰剂在新药临床研究双盲对照中极为重要，可用以排除假阳性疗效或假阳性不良反应。

主持研究者应掌握用药组和安慰剂对照组的病人名单，必要时采用适当措施，以保证病人的安全。

4.历史对照用以往的研究结果或历史文献资料作为对照。

在癌症、狂犬病等难治性疾病的疗效研究时可采用此法。

如某病以往治愈率为0，则现用新药有2例治愈，可认为是一种好药。

但一般疾病不应使用，因为不同时代的医护水平、病情轻重等不同，干扰因素难控制。

5.自身对照对照与处理在同一受试对象中进行。

如以病人给药前的血压值作为对照。

这种对照简单易行，但它不是随机分配的，如实验前后时间不同某些因素发生改变并且会影响结果，这就难以说明问题。

故在实验中常仍需单独设立对照组，通常用统计比较处理组和对照组前后效应的差异。

6.标准对照用现有的标准方法或典型同类药物作为对照，其目的是比较标准方法（或典型药物）与现用方法（或现用药物）。

7.相互对照指各处理间互为对照。

如几种药物治疗某种疾病，可观察几种疗效，各给药组间互为对照。

以上1～5属于阴性对照，6属于阳性对照。

并非每个课题均需上述所有对照，而应视情况决定。

二.随机原则

随机（randomization）是使每个实验对象在接受分组处理时具有相等的机会，以减少偏性，使各种因素对各组的影响保持一致（均衡性好），通过随机化可减少分组人为误差。

这是对资料分析时进行统计推断的前提。

通常在随机分组前对可能明显影响实验的一些因素，如性别、病情等，先加以控制，这就是分层随机（均衡随机）。

例如将30只动物（雌雄各半）分为3组，可先把动物分为雌15只、雄15只，再分别于不同性别中各随机分为3组，这样比把30只动物不管性别随机分在3组为好。

又如把42例病人分为3组，先把病人分为女病情轻9例、女病情重9例、男病情轻12例、男病情重12例，再将各部分病人随机分为3组（分别为1～3组），最后把各部分同一组的病例集中。

随机实验设计的类型和方法见4.4。

三.重复原则

重复（replication）是指可靠的实验应能在相同条件下重复出来（重现性），这就要求实验要有一定的例数（重复数）。

因此，重复的含义是重现性与重复数。

重现性可用统计学中显著性检验的值来衡量其是否满意：

p≤0.05差异在统计学上有显著意义，不可重现的概率小于等于5％，重现性好

p≤0.01差异在统计学上有非常显著意义，不可重现的概率小于等于1％，重现性非常好

重复数（实验例数）应适当，过少固然不行，过多也不必要（不仅是浪费，而且要例数多才有显著水平的动物实验反而比例数少就能有显著水平的实验重现性差）。

实验例数与许多因素有关。

一般而言，以下情况例数可以较少：

生物差异较小，处理因素的强度较大，实验技术（仪器、操作）较先进，计量资料，两组例数相同，高效实验设计（如拉丁方设计、正交设计），大动物。

反之则要较多例数。

动物实验每组基本例数*

─────────────────────────

计量资料计数资料

小动物（小鼠、大鼠、蛙）≥10≥30

中等动物（豚鼠、兔）≥6≥20

大动物（猫、猴、犬）≥5≥10

*某药分3～5剂量组时也可少些

4.4常用的实验设计方法

实验设计方法指实验设计的随机分组方法，有以下几种主要类型。

它们的资料与相应的统计分析法相配，如：

其中，拉丁设计和正交设计内容涉及的统计专业知识较多，只要求统计了解。

《统计学》也只要求统计学专业的学生掌握。

一.完全随机设计

完全随机设计（completelyrandomdesign）把实验动物完全随机地分配到各处理组及对照组中去。

仅涉及一个处理因素，又称单因素设计。

可分为2组或2组以上；

各组例数可相等，也可不等。

本法设计及处理简单易行，但只能处理一个因素，效率较低。

实施方法有抽签法（如15只动物分为三组，可将1～15号签混合均匀后各取5枚签为一组）与随机数字表法。

例：

将雌兔16只分为2组，2组例数相同。

编上动物号（体重由小至大）。

从随机数字表（见表4-4-1）中取第7行第1～16列数字。

先以随机数字奇数编为甲组、偶数编为乙组，得甲组9只，乙组7只。

因需将甲组1只调为乙组，再取随机数字表中的一个大于9的数字（如76），将该数字除以9（即甲组9只兔有均等的归入乙组的机会）得余数（4），故将甲组的第4只归入乙组。

兔号12345678910111213141516

随机数字84421753315724550688770474476721

组别乙乙甲甲甲甲乙甲乙乙甲乙乙甲甲甲

组别调整乙

如将动物分为3组，过程相似，其中将随机数字被3除，余数为1、2、0者分别归入甲、乙、丙组。

完全随机设计数据的分析，可按单因素方差分析法（F检验），如只有两组可用成组比较t检验。

质反应数据常用χ2检验法。

二.配对设计

配对设计（paireddesign）将受试对象按相似条件配对，再随机分配每对中两个受试对象到两个组。

在动物实验中常将同胎、同姓别、相近体重动物配对。

本设计与配伍设计能提高统计效率。

将12对动物进行配对设计。

取第20行前12个随机数字，数字为奇数者将配对组第1个动物分入甲组，偶数者分入乙组（配对设计资料的分析用配对t检验法）：

随机数字311693324350278987192015

配对组第1个动物组别甲乙甲乙甲乙甲甲甲甲乙甲

配对组第2个动物组别乙甲乙甲乙甲乙乙乙乙甲乙

三.配伍设计

配伍设计（随机区组设计，randomizedblockdesign）是配对设计的扩大，每一配伍组的动物数在3头或以上。

各配伍组的例数为组数。

本设计涉及2个处理因素，又称为双因素设计。

将已分成5个配伍组的20只动物随机分配到甲、乙、丙、丁四个组。

取随机数字，每取3个数字留一空位，第一配伍组中3个数字依次用4、3、2除之，余数分别为1（甲）、1（乙，即剩下的乙、丙、丁之第1位）、0（丁，丙、丁的第2位）、第4个只能为丙，其他配伍组类推。

进而整理出各配伍组的动物编号。

动物编号

1234

5678

9101112

13141516

17181920

随机数字

615822*

040299*

997878*

838243*

671638*

除数

432*

432*

余数

110*

021*

300*

311*

310*

组别

甲乙丁丙

丁乙甲丙

丙丁乙甲

丙甲乙丁

丙甲丁乙

以上的随机分组结果整理得以下结果：

配伍组

（1）

（2）（3）（4）（5）

甲组17121418

乙组26111520

丙组4891317

丁组35101619

配伍设计的数据可用双因素方差分析。

四.拉丁方设计

拉丁方设计（Latinsquaredesign）涉及三个因素，又称为三因素设计。

本设计的情况被安排在一个n×

n拉丁方阵中，如4×

4拉丁方：

ABCD

BADC

CDBA

DCAB

从上表可见，每行或每列均有ABCD四种处理，不重复也不遗漏，比配伍设计更均衡，故这种设计误差更小，效率很高，特别适用于离体标本（包括药物有后遗作用时），可以消除标本间及用药次数间的干扰，确切地比较用药效果。

在实际应用时，使用优化拉丁方则更佳，如4×

4优化拉丁方：

────────────

标本号1234

用1ABCD

药2BDAC

顺3CADB

序4DCBA

────────────

上表中，每种药物之前受其他药物影响各一次，每种药物之后又影响其他药物各一次，即抵消了各药间的交互影响。

在统计计算时不必计算各药的后遗作用。

拉丁方