生物学重复什么意思

② 生物学重复与技术重复

在利用基因芯片或者RNA-seq做 基因表达 分析的时候，经常听说生物学重复和技术重复，这篇文章我们就来简单介绍二者的含义。

首先利用一张示意图对二者做一个简单介绍：

使用同一个抽提的RNA重复进行芯片杂交称为 技术重复 。取重复点的平均值，由于平均值与组分本身相比变异较小腊碰， 所得到的表达评价更可靠。由于抽提具有可重复的特点， 与生物学重复相比， 技术重复的测量变异程度较小。但是技术重复不是完全独立的，取平均值不能去除共有的系统偏差（Yang and Speed, 2002）。重复分析来自同一个抽提物的RNA，通过减少实验中的技术变异， 将对特定的样本产生高可信度的测量结果， 但是并不能给出同一群体的另一个样本的任何信息。这就如同通过重复多次测量同一个男人和女人的身高，是无法得出男性和女性身高差异的结论一样。如果我们要预测并推测整个人群，测量几个不同的男人和几个不同的女人是必要的，即我们需要生物学重复伍缓。

文中提及的相关文献链接：

Yee Hwa Yang &腔局模 Terry Speed. Design issues for cDNA microarray experiments. Nature Reviews Genetics 3, 579-588 (August 2002) http://www.nature.com/nrg/journal/v3/n8/full/nrg863.html

Draghici S., Kuklin A., Hoff B. Shams S. - Experimental Design, Analysis of Variance and Slide Quality Assessment in Gene Expression Arrays, Current Opinion in Drug Discovery & Development, vol. 4, no. 3, 2001. http://www.eng.wayne.e/user_files/551/file/Quick_Upload/Experimental%20design,%20analysis%20of%20variance%20and%20slide%20quality%20assessment%20in.pdf

③ 生物学重复必须同一时间去做吗

实验设计原则的正确把握：重复原则及其作用

重复原则通常有三层含义，即“重复取样”、“重复测量”和“重复实验”，实验设计中所讲的重复原则指的是“重复实验”。本文本文以实例的方式说明一下临床实验中违背重复原则和重复原则使用不当的常见情况。
重复原则及作用
重复原则的概念
重复通常有三层含义，即“重复取样”、“重复测量”和“重复实验”。从同一个样品中多次取样，测量某定量指标的数值，称为“重复取样”；对接受某种处理的个体，随着时间的推移，对其进行多次观测称为“重复测量”。实验设计中所讲的重复原则指的是“重复实验”，即在相同的实验条件下，做两次或两次以上的独立实验。这里的“独立”是指要用不同的个体或样品做实验，而不是在同一个体或样品上做多次实验。整个实验设计所包括的各组内重复实验次数之和，称为样本大小或样本含量。
重复原则的作用
同一个实验条件下为何要做多次独立的重复实验呢？只做一次不更节省时间柏费用吗？
关键在于观测的结果是否具有变异性，若对每一个正常人观测其有多少个手指，只需观测一个人即可，因为每个正常人的手指都有10个，它是一个不具有变异性的定量指标。若对每一个正常入观测其血小板的含量是多少，仅观测一个人就作出关于正常人血小板含量为多少的结论显然是可笑的，因为每个正常人血小板含量是不尽相同的。只有观测了大量正常人血小板的含量后，其取值规律性才有可能表现出来，初步的印象是取值接近该组被观测的全部受试者算术平均值的人较多，取值偏离此均值较远的人较少，取值特别小和特别大的人就吏少了。即便这样一种非常简单的规律，也只有在进行了大量重复实验之后才能够表现出来。
由此可如重复原则的作用就在于它有利于使随机变量的统计规律性充分地显露出来。
96孔板的实验，比如MTT，luciferase reporter等实验室，单次至少3个复孔，需要至少3次独立重复实验（肯定不是一天做的）。

WB实验，收样的时候可以不用做复孔，分装蛋白的时候可以分几份跑胶，也可以就跑一次。但是结果至少重复3次（三批的样本）保证重现性。

PCR实验，收样的时候不需要复孔，但是p的时候至少设置3个复孔，且至少3次独立重复实验，也就是说你等收三批以上的RNA样本。

染色实验，组织样本，至少来源于3只以上的动物，这个具体看你用什么模式生物，小鼠得6只，大鼠3只。每个组织至少有3-5张切片进行染色。最后分析的时候如果是扫描图片可以是一张整图，如果是放大的截取的图片，那至少观察5个以上的视野。细胞样本染色，6孔板或者比6孔板大的染色，我一般做1-2个复孔，其实一个也可以。96孔这种，至少也需要3个复孔.且都需要做3批以上。

CoIP, IP pulldown因为最后处理相当于WB,参考WB即可。

ChIP参考PCR即可。

RNA-seq, ChIP-seq,>3个重复样本。

注意：文章中的n=5，动物实验的话是指有5只动物，细胞实验是指5个独立实验，也就是5批实验的结果，不是5个复孔的意思。

④ 【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.

⑤ 生物遗传学中的重复,错位等是什么意思

简单通俗地说

缺失和运姿,是染色体上唤绝有一段悄巧没了,变少了

重复,是同源染色体上的基因到这条染色体上,使基因重复,变多了

倒位,是一条染色体上基因的位置变了,但不多也不少

易位,是其它非同源染色体上的基因接在了这条染色体上,变多了,可不是重复

⑥ 如何来设定转录组测序中的生物学重复

如何来设定转录组测序中的生物学重复

1.区分生物学重复与技术重复
生物学重复：指样本重复，比如3只小鼠，同时做一种处理，就是三个生物学重复。
技术重复：一般是三次实验，比如对一块组织，提了三次RNA，做三次real time。

2.设置生物学重复的意义

由于新一代测序技术的优越性以及高成本，曾一度忽略了“生物学重复”的重要性。但生物学重复对于测序实验的设计以及实验数据的解读和分析都非常重要。

设置生物学重复：
能够消除组内误差：生物学重复可以测量变异程度
增强结果的可靠性：测序的样本数越多，越能够降低背景差异
检测离群样本：异常样本的存在，会严重影响测序结果的准确性，通过计算样本间的相关性可以发现异常样本，将其排除。
案例一：

注：COX4NB和RASGRP1基因在生物学重复样本中表达值的散点图：

左边红色，COX4NB基因表达值的散点图
右边蓝色，RASGRP1基因达值的散点图
上面一行，测序数据的散点图
下面一行：芯片数据的散点图

COX4NB在生物学重复样本中表达差异非常小；但在同样情况下，RASGRP1的生物学差异很大。结果意味着：不同实验组间 COX4NB的表达水平的变化存在研究意义；而同样情况下RASGRP1的检测数据可能不能说明问题。
由此可知，设计的实验如果没有生物学重复，或者生物学重复的数量不够，就不能得到有统计意义的实验结果；获得的差异表达的基因很可能仅仅是少数个体差异的表现，并不能反映疾病或者某种特定生理状态的群体本质特征。

3.生物学重复设置几个合适？

您是不是有同样的问题：转录组测序是否必须进行生物学重复啊，是否要3个重复，是否可以用3个样品的RNA等量混合代替生物学重复，如果不重复能否发文章…..？一方面是有限的经费，一方面是编辑的质疑；实在很难抉择呀~~~
目前没有生物学重复的实验发文章比较困难，尤其是IF≥5的杂志。如果确实受限于研究经费，无法设置生物学重复。文章投出之后，遭编辑质疑。那就得结合强有力的实验数据做支撑，比如定量实验，FISH荧光原位杂交，或者是northern 杂交等，用实验数据说服编辑。重复设置原则上越多越好，然而考虑到现实条件，重复设置≥3。一般不建议设置两个重复，因为如果两者结果不一致，我们无法确定以哪个数据为参考。
注：3个生物学重复，不等同于将3个样品的RNA等量混合后测序。3个样品等量混合测序，相当于将3个样本的基因表达量取了平均值，其实就是相当于取了一个样本，由此得到的差异基因同样不可信，不能反应群体生物学现象。

4.生物学重复分析结果展示

以公司做项目的经验来看，原核生物以及真菌生物学重复的效果>植物>动物，这是由于动植物个体差异较大所导致。所以动植物在选取生物学重复时，应按照严格的筛选条件进行取样，方可得到理想结果。

⑦ 由生物学重复引发出来的思考

太长不看系列

技术重复：一个样本重复多次

生物学重复：同一批次每个生物重复一次（多次）

当生物学重复之间存在相关性，需要考虑有效样本数（effective sample size）

effective genome size和effective sample size不一样，不要混为一谈

废话超多系列

首先我们区分一下生物学重复和技术重复，有的人可能不屑一顾，和我的反应一样。但是别着急，答应我先区分下面两种情况属于什么重复，答对了再嘲讽我好么？

现在有一只小鼠A，我们对它的肌肉组织取样，连续三次检测其基因表达水平

现在有一只小鼠A，我们连续三次对它的肌肉组织取样，然后分别对该样品进行测序

文字不方便理解的话，可以看下面的图示：

事实上，这两种重复都是属于技术重复，因为它们都是针对的一只小鼠做的实验(一个生物)。但是这两种技术重复的侧重点有些许不同。

第一种技术重复，重点是RNA-seq检测方法的准确度。比如当你发现了一个新的检测基因表达量的方法，就需要用这种重复 来验证该方法的准确度

第二种技术重复，重点是检测这个 小鼠本身的基因表达水平， 而非检测方法。

那么，什么是生物学重复呢？比如我有一群小鼠，我挑选其中三只，做相同处理，然后分别取样检测基因表达水平：

这是因为，我们的每一次测量都来自于不同的小鼠（生物）。除此之外，我们还可以知道，生物学重复研究的重点从个体转移到了这类群体。

既然有了重复（有了不同的样本），我们接下来需要考虑的就是样本数的问题：

如果我们对检测基因表达水平的方法感兴趣，那我们的样本数与技术重复相关：

下面的情况，样本数为3（三个技术重复）：凯拍搜

假如我们对于蓝色小鼠这一族群感兴趣：

下面的情况，样本数为3：

下面的情况，样本数依然为3，这是因为技术重复不影响我们关注的重点（技术重复关注的是个体或者是方法的准确度）

假如我们对小鼠的某一族群感兴趣，我们对三种颜色的小鼠都检测一下基因表达：

但是，如果蓝色小鼠有一个双胞胎弟弟，那么此时的样本数是多少呢？是3还是4呢？

事实上，样本数介于3和4之间。这个时候，样本数不再是简单的加和，而是要考虑有效样本数（effective sample size）。计算公式如下：

此时我们需要关注这两只蓝色小鼠的相关性，若相关系数为0.7，则这俩双胞胎所代表的样本数为2/(1+(2-1)*0.7)=2/(1+0.7)=1.18

若相关系数为0.1，则这俩双胞胎所代表的样本数为2/(1+(2-1)*0.1)=2/(1+0.1)=1.82

由此可知，两个双胞胎小鼠的相关性越低，所代表的样本数越大。相关性越大，则所代表的样本数越小。甚至若二者完全相同，我们可以把盯历他们看作是一个（把他们看作是技术重复，不影响样本数）

写在后面的话

需要注意的是，很多人使用过deeptools，里面涉及到一个effectiv genome size的定义。该定义贺兆与effective sample size完全不同，千万不要混淆。

effective genome size 相当于是去除了基因组中为N的那些碱基之后的长度。

⑧ 生物医学研究中的重复性，可以理解为下述哪些项

那么这只能是一个站不住脚的生物实验原则中可重复性原则怎么理解我认为生物学实验的可重复性并不差。原则上, Nature。 如果一个实验结果，片面的实验，需要特定的人在特定的时间和地点来重复。 但是，几乎一切现象都可以套用因果关系来解释。只要因果关系是成立的，那么实验就应该是可重复的，这个数据的权威性就要受到质疑。因果关系没有搞清楚，能够发表的数据。重复不出来只有两种可能，即使是CNS级别（Cell, Science三大期刊）的文章，要么操作有问题，也会有很多实验结果是重复不出来的，都应该是可以重复的，要么数据是不成立的。当我们纯粹的谈论科学时

⑨ 闲聊生物学重复

从涉足生命科学实验那一刻，就会听到兆余正这样一句话“生物学实验至少要三个生物学重复，要严格设立对照实验”。随着时间的流逝，记忆变得模糊，依稀记得“三个生物学重复”、“对照”。
所以在后来乃至研究生阶段，都铭记着这样的话并始终践行着。
什么时候开始，实验只有三个生物学重复，对照无所谓阴阳；
有时候出现诡异的结果，可能真的忘记了生物体的差异性。
生物体个体差异究竟有多大？
你看看着万千世界：
同等大小的种子，在同样的环境温湿度下，毁拆萌芽有先后，开花结果有大小之别；
同样的胚胎，在相同的饲养环境下，发育历期不同，最后成长为不同大小的个体；
同等大小的果蝇，在饥饿条件下，并不是集中在某一时间点集体死亡，而是逐步死去；
同样的取食实验，取食相同剂量的物质，在基因层面表现出不一样的应激反应；
……
所以醒醒吧，
三个生物学重复，只是能让你采用统计学方法进行统计分析；
更多的生物学重复，才能让你的实验结果更加稳健、可靠；
更为严格的阴性、阳性对照，能够判定你的方法是否严谨、可靠；

FAQ: 我的实验生物学重复比较差，统计分析无差异，如何解决？
A: 主要办法由3：
1. 加大生物学重复。可以有效监测异常值，而进行统计分析。这个方法更有科研意义，但是一般课题实验难以如此，加之样本稀少等原因，这种做法更为少见。
2. 改单一取样为混合取样。族悔混合取样可以避免个别异常样本对测定的影响，是最为常用的实验取养方法。
3. 提高处理剂量或时间。如果是处理样本，可以更改处理参数来达到对其作用的效果，使得呈现出显着差异。

⑩ 【转载】生物学重复与技术重复

生物重复和技术重复分别是什么？在一个实验中应该如何安排生物重复和技术重复？
重复是实验设计的重要原则之一，实验重复无论对于实验结果的可重复性，还是对于最终实验结论的可靠性，都起着起决定性的作用。
实验重复还可以进一步细分为生物重复(biological replicates)和技术重复(technical replicates)，那么生物重复和技术重复分别是什么？在一个实验中应该如何安排生物重复和技术重复？
生物重复和技术重复分别是什么？
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。
技术重复：指对同一样本进行重复地检测分析，例如同一份细胞中抽提的蛋白质进行三次质谱检测，或者对同一RNA-seq样本测序3次。与生物学重复相比，技术重复的测量变异程度较小，从而可以减少实验中的分析变异，将对同一份样本产生高重复性的测量结果 。
简单来讲，生物重复是生物级别的重复，一般都是生物样本的重复。而技术重复，更多的是参数测定环节的重复，一般是对同一生物样本进行多次测定。
进一步分析，其实可以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，而技术重复更多的是单纯的衡量参数测量时的波动，如实验操作娴熟程度、仪器稳定性等等。
在一个实验中应该如何安排生物重复和技术重复？
如此说来，对于一个实验来说，如果条件允许的话，最好把生物重复和技术重复做全了？
然而StatQuest推荐的策略是只需要生物重复即可，不需要技术重复。为什么？
只做生物重复
以小鼠的RNA-seq实验为例，先看一下生物偏差（biological variation）和技术偏差（technical variation ）。
下图代表小鼠的RNA-seq数据，虚线μ是总体小鼠的Read Counts，蓝色条代表5个样本小鼠的Read Counts。那那么样本小鼠的Read和总体μ是存在一定的差异的，我们将5个样本小鼠的Read取平均：
average = [(μ+5)+(μ-1)+(μ+4)+(μ+2)+(μ-5)] / 5 = μ + (5-1+4+2-5)/5
随着生物重复的增多，(5-1+4+2-5)/5会逐渐趋向于0，这个平均数也会趋近于总体搜咐均值μ。

刚才只考虑了生物生物偏差，没有考虑技术偏差，下图中添加悄灶了技术偏差，棕色条为生物偏差，绿色箭头为技术偏差，那么此时依然可以取5个样本小鼠的Read平均：
average = μ + (5-1+4+2-5)/5 + (-2+5+2-2-1)/5
随着生物重复的增多，生物偏差(5-1+4+2-5)/5 逐渐趋向于0，技术偏差也会逐渐趋向于0，这个平均数也会趋近于总体均值μ。
所以只做生物重复就可以很好的使用样本代表总体。

只做技术重复
继续进行实验，下图代表对1#小鼠测定了5次RNA-seq数据。那么同样方法取5个RNA-seq数据的平均：
average = μ + 5 + (-2+5+2-2-1)/5
随着技术重复数的增加，技术偏差(-2+5+2-2-1)/5会逐渐趋近于0，而这个平均数会逐渐趋近于μ + 5，永远也不会等于总体均值μ，因此做再多的技术重复，最终的RNA-seq数据也无法很好的代表总体。

同时做生物重复和技术重复
以下图为例，1#小鼠做了2个技术重复，2#小鼠做了3个技术重复，此时的生物偏差为5、5、-1、-1、-1，而技术偏差不变（技术偏差是参数测定时的偏差，不会因样本而异，而且因样本而已的偏差肯定是样本偏差），所以样本均值为：
average = μ + (5+5-1-1-1)/5 + (-2+5+2-2-1)/5
随着样本量启漏扮的增加，技术偏差(-2+5+2-2-1)/5会逐渐趋向于零。
但生物偏差(5+5-1-1-1)/5虽然也会收敛到0，但是此时所需要的样本量比‘只做生物重复’时大大增加，也就是说生物偏差的收敛速度变慢了。

这个生物偏差收敛变慢的速度有多慢呢？
假如多了3个技术重复，那么就需要3倍的样本量才能抵得上‘只做生物重复’时的收敛速度。说白了，就是多做的技术重复最多不过和‘只做生物重复’的效果持平而已。

做一下总结：
只做生物重复：最佳的实验设计，可以很好的代表总体；
只做技术重复，没有生物重复：不要使用这种实验设计，永远只会得到总体的有偏估计。
生物重复和技术重复：不推荐做，并不能很好的提高样本的代表性，要么获得一个有偏的估计，要么需要更多的样本。