1. 【一文读懂生物学重复与技术重复】
在RNA-Seq等测序设计中，生物学重复和技术重复，是非常需要注意的问题。
那么问题就来了，生物学重复和技术重复，到底是什么？它们是如何影响我们的实验设计的。
生物学重复 （biological replicate）：可以理解为我们对一个群体进行研究，但是我们不会对整个群体进行检测（考虑到成本和工作量的问题，我们肯定也不会采取这种地毯式的方法），只是抽取群体中的一部分进行检测，用样本来代表总体。
这边样本个数，实际上就是生物学重复数。
技术重复 （technical replicate）：对一个样本的数值进行多次测定。
下表给出常见实验对应重复类型：
Replication这篇文章以测定小鼠肝脏细胞中的某一个gene的表达量为例，展示了什么是生物学重复和技术重复以及如何权衡这两者之间的关系。
分别给出3种类型的重复，分别为：
（1）animal水平的重复
（2）cell水平的重复
（3）技术重复
由上图可以得到，3种不同种类的重复，所计算出来的表达量方差是不一样的，但gene表达量的总方差，可以有下列公式计算得到：
接下来，将总体的重复次数限定，即在满足 的前提条件下，对Var(X)进行计算。
1、当 和 均为1， 为48的情况下，计算出来的Var(X)如下图标记：
这种情况下，只反映了由于cell样品重复和技术重复所引起的基因表达量误差。当n_{A}=1（动物样品数为1），即无法计算由于animal样品数变化，所带来的基因表达量误差。
因此在上述情况下， 就被低估了。
2、当 和 均为1， 为48的情况下
计算得到的基因表达量误差完全是由于技术重复所引起的。因此，如果我们将这种情况下的误差，认定为由生物重复所引起的，就造成了假阳性。
同样地，每一种重复对于真实基因表达量的方差贡献也不是相同的。
因为cell重复和测定技术重复，并是一个独立变量。技术重复本质上是对同一份样品进行测定，数据在这种情况下的变异，完全是由于人为或机器造成的，而cell重复在本质上可以认为与animal样品之间存在相关性，因此也不是独立的。
3、从 的角度，来选择replicate
【标注】 越小，代表对 估计越准确
可以看到的是，当增大animal重复数时， 趋于一个稳定值，该样本对总体的估计达到了一个较为准确的水平，同时 的值也接近于0。
4、从统计检验的角度，来选择replicate
使用two-sample t检验，来判断cell样品的gene表达量方差、动物样品表达量均值之间是否存在显着差异。
下图很明显的一个结果就是，随着 的增加，统计检验的效能得到提升，假阳性也在降低（同时也得权衡 和 ）
对于一组数据来说， 研究对象的生物重复比技术重复更能够反映总体 ，因此在进行实验设计时，最好将实验/测序资源倾向这边，而不是技术重复（除非对技术重复所诱发的影响感兴趣）
[1] 刘小乐老师-哈佛计算生物学与生物信息学
[2] Blainey P, Krzywinski M, Altman N. Points of significance: replication[J]. Nature methods, 2014, 11(9): 879.
2. 高中生物，减少实验误差
控制无关变量不能算作是为了减少实验误差
无关变量并不是实验要研究的目的，但是却能影响实验的结果，不控制无关变量，会导致无法得出结论或者得出错误的结论，这与误差无关，是实验设计的问题。
3. 根据生物学重复,两个样本对应不上号应该怎么区分啊
你好，这是正常现象，我们可以去两个样本的平均值。
生物重复：指对同一个处理组中独立来源的重复样本分别进行独立分析，是整个实验的完全重复，如将具有同一基因型的多个细胞株进行独立地测定。由于遗传和环境等因素的影响会引起有机体的个体差异，因此需要采用生物重复的实验设计方法来消除该差异。目前都以3次生物学重复实验设计为主，要求严格的实验可以做5次重复。发现生物重复是衡量实验的总波动的（处理组间的差异不列入此处的波动，他们应该称为效应），它包括样本个体间差异和技术重复差异。