معلومة

16.6: جدول ملخص - علم الأحياء

16.6: جدول ملخص - علم الأحياء


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

الجدول ( PageIndex {1} ): ملخص للمصادر وآلية النقل والإجراءات الرئيسية للهرمونات النباتية الخمسة الرئيسية

هرمون

مصادر)

آلية النقل

الإجراءات الكبرى

اوكسينميريستيم قمي ، وأوراق شابة ، وبذور ناميةالنقل القطبي أو النقل غير القطبي عبر اللحاءالمناطق المدارية ، وتطور الأجنة والأوراق ، وبدء الجذور ، والهيمنة القمية ، وتطور الإزهار والفاكهة ، ومنع الانقطاع

السيتوكينين

أطراف الجذر والأنسجة الفتية الأخرى

زيليم

الجاذبية ، انقسام الخلايا ، الإنبات ، تكوين الأوراق ، تثبيط الهيمنة القمية ، تثبيط بدء الجذر

جبريلينز

أنسجة وبذور النبتة الصغيرة

من المحتمل أن تكون الأنسجة الوعائية

الإنبات ، استطالة النبتة ، البرغي ، الإزهار ، إنتاج الأزهار المذكرة ، إنضاج الثمار

الإيثيلين

أنسجة مرهقة أو ذابلة أو ناضجة

يتحرك في الهواء كغاز

قطع ، شيخوخة ، نضج الثمار ، استجابة ثلاثية ، إنتاج أزهار أنثوية
حمض الأبسيسيكالأوراق والجذور الناضجةأنسجة الأوعية الدمويةنضج البذور وتثبيط الإنبات ، سكون البراعم ، إغلاق الفم

16.6: جدول ملخص - علم الأحياء

يمكن للخلايا العصبية أن تتلقى مدخلات من الخلايا العصبية الأخرى ، وإذا كانت هذه المدخلات قوية بما يكفي ، ترسل الإشارة إلى الخلايا العصبية في اتجاه مجرى النهر. عادة ما يتم نقل الإشارة بين الخلايا العصبية بواسطة مادة كيميائية تسمى ناقل عصبي. يتم نقل الإشارة داخل الخلايا العصبية (من التغصنات إلى المحطة المحورية) عن طريق انعكاس قصير لإمكانات غشاء الراحة تسمى إمكانات العمل. عندما ترتبط جزيئات الناقل العصبي بالمستقبلات الموجودة في التشعبات العصبية ، تنفتح القنوات الأيونية. في نقاط الاشتباك العصبي المثيرة ، تسمح هذه الفتحة للأيونات الموجبة بدخول الخلايا العصبية وتنتج عنها نزع الاستقطاب من الغشاء - انخفاض في الفرق في الجهد بين داخل وخارج الخلية العصبية. منبه من خلية حسية أو خلية عصبية أخرى يزيل استقطاب الخلايا العصبية المستهدفة إلى عتبة إمكاناتها (−55 مللي فولت). يتم فتح قنوات Na في تلة المحور العصبي ، مما يسمح للأيونات الموجبة بدخول الخلية (الشكل 1).

بمجرد فتح قنوات الصوديوم ، تزيل الخلايا العصبية استقطابها تمامًا إلى غشاء محتمل يبلغ حوالي +40 مللي فولت. تعتبر إمكانات الفعل حدثًا & # 8220-all أو لا شيء & # 8221 ، في ذلك ، بمجرد الوصول إلى عتبة الإمكانات ، فإن الخلايا العصبية دائمًا ما تزيل الاستقطاب تمامًا. بمجرد اكتمال إزالة الاستقطاب ، يجب أن تعيد الخلية الآن & # 8220 إعادة ضبط & # 8221 جهد الغشاء الخاص بها إلى إمكانات الراحة. لتحقيق ذلك ، تغلق قنوات Na + ولا يمكن فتحها. هذا يبدأ العصبون & # 8217s فترة الحرارية، حيث لا يمكنه إنتاج جهد فعل آخر لأن قنوات الصوديوم الخاصة به لن تنفتح. في الوقت نفسه ، يتم فتح قنوات K + ذات الجهد الكهربائي ، مما يسمح لـ K + بمغادرة الخلية. عندما تغادر أيونات K + الخلية ، تصبح إمكانات الغشاء سالبة مرة أخرى. انتشار K + خارج الخلية في الواقع فرط الاستقطاب الخلية ، حيث تصبح إمكانات الغشاء أكثر سلبية من إمكانات الراحة الطبيعية للخلية. في هذه المرحلة ، ستعود قنوات الصوديوم إلى حالة الراحة ، مما يعني أنها جاهزة للفتح مرة أخرى إذا تجاوزت إمكانات الغشاء مرة أخرى عتبة الإمكانات. في نهاية المطاف تنتشر أيونات K + الإضافية خارج الخلية عبر قنوات تسرب البوتاسيوم ، مما يعيد الخلية من حالتها المفرطة الاستقطاب ، إلى غشاء الراحة المحتمل.

سؤال الممارسة

يمكن تقسيم تكوين جهد الفعل إلى خمس خطوات ، والتي يمكن رؤيتها في الشكل 1.

الشكل 1. إمكانية العمل

  1. يتسبب محفز من خلية حسية أو خلية عصبية أخرى في إزالة استقطاب الخلية المستهدفة نحو عتبة الإمكانات.
  2. إذا تم الوصول إلى عتبة الإثارة ، تفتح جميع قنوات Na + ويزال الغشاء من الاستقطاب.
  3. في ذروة إمكانات الفعل ، تفتح قنوات K + ويبدأ K + في مغادرة الخلية. في الوقت نفسه ، تغلق قنوات Na +.
  4. يصبح الغشاء مفرط الاستقطاب حيث تستمر أيونات K + في مغادرة الخلية. يكون الغشاء مفرط الاستقطاب في فترة مقاومة للحريق ولا يمكن أن يطلق النار.
  5. تغلق قنوات K + ويستعيد ناقل Na + / K + إمكانات الراحة.

حاصرات قنوات البوتاسيوم ، مثل الأميودارون والبروكيناميد ، والتي تُستخدم لعلاج النشاط الكهربائي غير الطبيعي في القلب ، والتي تسمى خلل النظم القلبي ، تعرقل حركة K + من خلال قنوات K ذات الجهد الكهربائي. أي جزء من إمكانات الفعل تتوقع أن تؤثر عليه قنوات البوتاسيوم؟

الشكل 2. يتم إجراء جهد الفعل أسفل المحور العصبي حيث يزيل استقطاب الغشاء المحوري ، ثم يستقطب مرة أخرى.


ابحث عن اختصاصي ابحث عن اختصاصي

إذا كنت بحاجة إلى مشورة طبية ، فيمكنك البحث عن الأطباء أو غيرهم من المتخصصين في الرعاية الصحية الذين لديهم خبرة في هذا المرض. قد تجد هؤلاء المتخصصين من خلال منظمات الدعوة أو التجارب السريرية أو المقالات المنشورة في المجلات الطبية. قد ترغب أيضًا في الاتصال بإحدى الجامعات أو المركز الطبي العالي في منطقتك ، لأن هذه المراكز تميل إلى رؤية حالات أكثر تعقيدًا ولديها أحدث التقنيات والعلاجات.

إذا لم تتمكن من العثور على متخصص في منطقتك المحلية ، فحاول الاتصال بالمتخصصين الوطنيين أو الدوليين. قد يكونوا قادرين على إحالتك إلى شخص يعرفونه من خلال المؤتمرات أو الجهود البحثية. قد يكون بعض المتخصصين على استعداد للتشاور معك أو مع أطبائك المحليين عبر الهاتف أو عبر البريد الإلكتروني إذا لم تتمكن من السفر إليهم للحصول على الرعاية.

يمكنك العثور على مزيد من النصائح في دليلنا ، كيفية البحث عن أخصائي أمراض. نحن نشجعك أيضًا على استكشاف بقية هذه الصفحة للعثور على الموارد التي يمكن أن تساعدك في العثور على متخصصين.

موارد الرعاية الصحية

  • للعثور على أخصائي طبي متخصص في علم الوراثة ، يمكنك أن تطلب من طبيبك الإحالة أو يمكنك البحث عن واحد بنفسك. يتم توفير الدلائل عبر الإنترنت من قبل الكلية الأمريكية لعلم الوراثة الطبية والجمعية الوطنية لمستشاري الوراثة. إذا كنت بحاجة إلى مساعدة إضافية ، فاتصل بأخصائي معلومات GARD. يمكنك أيضًا معرفة المزيد حول الاستشارات الوراثية من MedlinePlus Genetics.

معاينة Visual Studio 2019 الإصدار 16.11 1

NET Hot Reload User من ذوي الخبرة في تحرير التعليمات البرمجية المدارة في وقت التشغيل

في هذا الإصدار ، يسعدنا إتاحة الإصدار الأول من تجربة مستخدم Hot Reload الجديدة عند تحرير ملفات التعليمات البرمجية لتطبيقات مثل WPF و Windows Forms و ASP.NET Core و Console وما إلى ذلك. باستخدام Hot Reload ، يمكنك الآن تعديل تطبيقاتك تتم إدارة التعليمات البرمجية المصدر أثناء تشغيل التطبيق دون الحاجة إلى إيقاف التنفيذ مؤقتًا أو استخدام نقطة توقف. بدلاً من ذلك ، قم ببساطة بإجراء تغيير مدعوم واستخدم الزر الجديد "تطبيق تغييرات التعليمات البرمجية" في شريط الأدوات لتطبيقها على الفور.

في هذا التحديث لبرنامج Visual Studio ، تتوفر هذه التجربة الجديدة عند تشغيل التطبيق الخاص بك تحت مصحح الأخطاء (F5) ويتم تشغيله بواسطة آلية التحرير والمتابعة (EnC). لذلك ، في أي مكان يتم فيه دعم EnC ، يمكنك الآن أيضًا استخدام Hot Reload جنبًا إلى جنب مع أي ميزات أخرى لمصحح الأخطاء. سيعمل .NET Hot Reload أيضًا مع XAML Hot Reload ، مما يجعل من الممكن إجراء تغييرات في واجهة المستخدم والتعليمات البرمجية الخلفية في تطبيقات سطح المكتب مثل WPF أو WinUI.

يشترك كل من EnC و Hot Reload أيضًا في نفس القيود ، لذا كن على دراية بأنه لا يتم دعم كل نوع من أنواع التحرير حاليًا. يمكن العثور على القائمة الكاملة لما هو مدعوم أو غير مدعوم في وثائقنا.

لمعرفة المزيد حول Hot Reload ورؤيتنا طويلة المدى ، يمكنك أيضًا قراءة المزيد من التفاصيل في منشور المدونة الخاص بنا.


مناقشة

سهلت تقنية CRISPR-Cas9 بشكل كبير توليد خطوط الماوس التي تحتوي على أليلات الضربة القاضية أو الضربة القاضية [26 ، 27]. ومع ذلك ، لا يزال توليد الأليلات الشرطية يمثل تحديًا باستخدام الخلايا الجذعية الجنينية التقليدية وتقنيات تحرير الجينات CRISPR-Cas9. أظهر تقرير سابق كفاءة بنسبة 16 ٪ مع اثنين من sgRNAs الوهمي واثنين من قليل النوكليوتيدات أحادية الشريطة (يشار إليها هنا باسم طريقة floxing من متبرعين) لإنتاج الأليلات الشرطية في الفئران [11].

لتقييم كفاءة طريقة floxing ثنائية المانحين ، قمنا بتكرار التجارب الموضحة في التقرير الأولي بتاريخ Mecp2 (10) في ثلاثة مختبرات باستخدام نفس الأساليب التجريبية لتوليد sgRNA و Cas9 وحقن مكروي في ملقحات الماوس جنبًا إلى جنب مع متبرعي ssODN. على الرغم من أننا لاحظنا واحدة LoxP إدخالات الموقع و إينديلز في مواقع الانقسام ، لم تنجح الطريقة في إدخال اثنين LoxP الموقع في رابطة الدول المستقلة. دفعتنا هذه النتائج إلى إجراء دراسة استقصائية حول تجارب مجتمع الأبحاث العالمية المعدلة وراثيًا في استخدام هذه الطريقة للتوليد الروتيني لنماذج cKO. شارك عشرون من المرافق الأساسية المعدلة وراثيًا أو مراكز الماوس بالضربة القاضية على نطاق واسع في اتحاد البيانات المساهمة لـ 56 موقعًا وأكثر من 17000 ملقح بالحقن الدقيق أو بالكهرباء. على النقيض من الكفاءة البالغة 16٪ التي لوحظت في التقرير الأول [11] ، تشير مجموعة البيانات الكبيرة من الاتحاد إلى أن الطريقة فعالة بنسبة 1٪ وأن الطريقة عمومًا تنتج سلسلة من أحداث التحرير غير المرغوب فيها ، والتي تحدث عند حوالي 100- أضعاف معدل أعلى من الإدراج الصحيح للاثنين LoxP مواقع في رابطة الدول المستقلة. هذه النتائج قابلة للمقارنة مع التقارير السابقة التي تظهر تباينًا مهمًا في معدل النجاح يتراوح من 0 إلى 7٪ من الفئران التي تأوي اثنين LoxP مواقع الإدراج في رابطة الدول المستقلة سواء تم تسليمها عن طريق الحقن المجهري [22 ، 25 ، 28 ، 29 ، 30] أو بالتثقيب الكهربائي [25]. لاحظنا وآخرون أيضًا عددًا كبيرًا من عمليات الحذف في المواقع المستهدفة بعد انقسام الحمض النووي [22].

ما الذي يحدد نجاح طريقة floxing اثنين من المانحين؟

نظرًا لأن مجموعة البيانات الخاصة بنا تمثل "وضعًا في العالم الحقيقي" يتكون من ظروف تجريبية متنوعة ، فقد وفرت بالفعل فرصة للتحقيق في تأثير العديد من المعلمات المختلفة على كفاءة الطريقة. تضمنت العوامل التي حللناها تركيزات كاشف لتنسيقات كريسبر ، سواء تم اختبار الأدلة مسبقًا أم لا تركيبة نيوكليوتيد في المواقع المستهدفة ، طبيعة المسافة بين موقعي انشقاق الدليل سلالات الماوس المستخدمة لفني الحقن المجهري المهارات وعامل المختبر / الموقع. اقترحت تحليلاتنا الإحصائية والتعلم الآلي أنه لا يوجد أي من هذه العوامل يمكن أن يفسر انخفاض كفاءة هذه الطريقة. أحد التفسيرات المعقولة هو أن الطريقة تعتمد على حدثين لإعادة التركيب يؤديان إلى إدخال ناجح لاثنين من المتبرعين على نفس الحمض النووي الصبغي ، ويصبح احتمال حدوث مثل هذا الحدث (من بين مجموعة الأحداث العديدة الأخرى) منخفضًا للغاية. اختبرنا 11 موقعًا (من بين 48 مشروعًا فاشلاً مع نهج مانحين لـ ssODN) باستخدام نهج DNA أحادي المتبرع (راجع قسم "ما هي الأساليب البديلة لطريقة floxing المتبرعين؟" للحصول على القائمة) مع 10- إلى 20 ضعف كفاءة أعلى. يدعم هذا فرضيتنا القائلة بأن حدث إعادة التركيب الفردي الذي يحدث عند استخدام نهج الحمض النووي من متبرع واحد يوفر كفاءات أفضل من حدثين متزامنين لإعادة التركيب مطلوبين عند استخدام نهج الحمض النووي من متبرعين اثنين. هذا يثير سؤالا ذا صلة: هل ستكون الكفاءة أعلى إذا LoxP الإدخالات بعيدة عن بعضها البعض (على سبيل المثال ، عدة كيلو بايتات إلى 100 ثانية من قواعد الكيلو متباعدة)؟ في هذه الحالة ، نظرًا لأن حدثا إعادة التركيب سيكونان بعيدين بما فيه الكفاية عن بعضهما البعض ، فهل سيؤثران سلبًا على كفاءة بعضهما البعض بطريقة مماثلة عندما يكونان قريبين من بعضهما البعض؟ ذكرت إحدى الدراسات كفاءات معتدلة عند وضعها LoxP مواقع بعيدة بما فيه الكفاية ، وشملت الدراسة 6 مواقع [31]. المسافات بين LoxP المواقع (وكفاءات الإدخالات) كانت 361 كيلو بايت (5٪) ، 4 كيلو بايت (2.5٪) ، 205 كيلو بايت (18٪) ، 1.6 كيلو بايت (5٪) ، 348 كيلو بايت (0٪) ، 7 كيلو بايت (0٪) ). لم نجد أدلة في بياناتنا تشير إلى هذا الوضع LoxP ستوفر المواقع التي تفصل بينها عدة كيلو بايت كفاءات أعلى ، على الرغم من أن حجم العينة صغير جدًا بحيث لا يمكن استبعاد هذه الفرضية رسميًا.

ما هي الطرق البديلة لطريقة الفلوكسين من مانحين؟

خلال السنوات 2-3 الماضية ، تم الإبلاغ عن عدد قليل من الاستراتيجيات التي تقدم بدائل محتملة لطريقة floxing اثنين من المانحين منخفضة الكفاءة. تستخدم هذه الأساليب الأحدث تنسيقات مانحة أحادية الحمض النووي بما في ذلك الحمض النووي الطويل الذي تقطعت به السبل ، أو الحمض النووي الريبي الخطي ، أو الدنا الدائرية (البلازميدات). تستخدم المجموعة الأولى من الطرق البديلة الحمض النووي الطويل الذي تقطعت به السبل كمانح ، تم تسمية النهج القائم على الحقن المجهري لهذه الطريقة سهولة-CRISPR (الإضافات الفعالة مع إدراج ssDNA-CRISPR) [23 ، 32] ، وتم تسمية النهج القائم على التثقيب الكهربائي CLICK (CRISPR مع lssDNA تحفيز cKO أليلات) [17]. كفاءة سهل-تراوحت كريسبر لإنشاء أليلات شرطية من 8.5 إلى 18٪ بمتوسط ​​13٪ (في المنشورات السابقة تراوحت من 8.5 إلى 100٪ لسبعة مواقع مختلفة [23 ، 32]). تم عرض طريقة CLICK باستخدام ثلاثة مواضع (مع أربع محاولات مستقلة) وكانت كفاءة تتراوح من 3.7 إلى 16.6٪ بمتوسط ​​11٪. تم الإبلاغ عن الأساليب التي تستخدم نسختين من المتبرعين بالحمض النووي مزدوج الشريطة ، على غرار نهج "نهج الحمض النووي من متبرع واحد" ، أحدهما يحتوي على dsDNAs خطي ودائري. طريقة تسمى Tild-CRISPR (التكامل المستهدف مع dsDNA-CRISPR الخطي) تستخدم dsDNA الطويل كمانحين ، والذي تم إثباته لمكانين عند 18.8٪ وكفاءة 33.3٪ [33]. النسخة الثانية من المتبرع dsDNA هي طريقة تستخدم جزيئات dsDNA الدائرية (البلازميدات) لإدخال LoxP المواقع عن طريق الحقن المجهري النووي بكفاءات تتراوح من 1.5 إلى 5.9٪ لثلاثة مواقع [22] ، و 20٪ و 22٪ لموقعين من مجموعة البيانات الخاصة بنا.

لقد جربنا سبعة من المواقع التي فشلت في طريقة floxing ثنائية المانحين باستخدام طرق بديلة تم تطويرها مؤخرًا مثل "الثانية LoxP الإدراج في طريقة الجيل التالي "حيث يتم استخدام جانب واحد LoxP يتم إدخال نماذج الحقن الأول وإعادة حقن الجانب الثاني LoxP المتبرع في بيضات ملقحة مشتقة منها. أنتجت جميع المشاريع أليلات شرطية ناجحة بمتوسط ​​كفاءة 21٪. الطريقة الثانية باستخدام "التسليم المتسلسل LoxP المواقع "كل مجموعة من مجموعات RNA-ssODN الإرشادية في نفس الملقحات في مراحل خلية واحدة و 2 خلية ، على التوالي. لقد فشلنا في إنشاء أليلات cKO للمواقع الثلاثة التي تمت تجربتها ، على الرغم من أن حجم العينة كان صغيرًا جدًا لتقديم أي استنتاج حول كفاءة هذه التقنية. بشكل عام ، تشير نتائجنا إلى أن الأساليب الأحدث ، لا سيما تلك التي تستخدم نهج الحمض النووي من متبرع واحد ، تبدو وكأنها بدائل أفضل لطريقة floxing ثنائية المانحين.

بناءً على هذه النتائج ، نقدم التوصيات التالية. على الرغم من أنه من الممكن الحصول على أليل cKO باستخدام طريقة floxing ثنائية المانحين ، نظرًا لانخفاض كفاءتها ، فقد لا تكون الطريقة مناسبة كخيار أول لتوليد روتيني لنماذج الفئران cKO. توفر الطرق الأحدث ، خاصة تلك التي تستخدم متبرعين بالحمض النووي الطويل (ssDNA أو dsDNA) ، كفاءات فائقة للتوليد الروتيني لنماذج الحيوانات cKO.

استنساخ طرق البحث المستندة إلى كريسبر

لقد غيرت أدوات تحرير الجينوم التي تستخدم أنظمة CRISPR-Cas العديد من مجالات البحوث الطبية الحيوية لأنها ساهمت في عدد من أساليب البحث القوية. في حين أن العديد من الأساليب المنشورة قابلة للتكرار (كما يتضح من استخدامها الواسع) ، غالبًا ما يواجه مجتمع البحث مشكلات في إعادة إنتاج بعض الأساليب المنشورة. قد يكون هذا بسبب أوراق "إثبات المفهوم" الأصلية التي استخدمت دراسات ضعيفة في إظهار الطريقة ، والتي يمكن أن تكون نتائجها استثناء ، وليس القاعدة. سمحت جهودنا المجتمعية التي تعتمد على الخبرة وثروة البيانات من المرافق الأساسية للفأرة المعدلة وراثيًا متعددة المراكز ومختبرات البحث بتقييم التجارب الجماعية مع الأساليب المنشورة سابقًا لتوليد أليلات الفئران المعدلة وراثيًا. ستؤدي استنتاجاتنا وتوصياتنا بشأن الأساليب القابلة للتكرار والفعالة لتحرير الجينوم إلى تقليل إهدار الموارد ، بما في ذلك حياة الحيوانات. يجسد عملنا أهمية إعادة التقييم النقدي للطرق التي تؤثر على مجتمعات البحث الأكبر. مثل هذه الدراسات ، حيث يتم جمع تجارب المجتمع الأكبر حول الأساليب المنشورة ويتم تحليل مجموعات البيانات الكبيرة بشكل نقدي لتقديم توصيات بشأن أفضل الممارسات ، يمكن أن تكون حيوية ، خاصة وأن تطبيق تقنية CRISPR-Cas9 يستمر في النمو في كل من البحث الأساسي وفي النهاية في العيادة.


أشرطة الخطأ في علم الأحياء التجريبي

تظهر أشرطة الخطأ بشكل شائع في الأشكال في المنشورات ، لكن علماء الأحياء التجريبية غالبًا ما يكونون غير متأكدين من كيفية استخدامها وتفسيرها. نوضح في هذه المقالة بعض الميزات الأساسية لأشرطة الخطأ ونوضح كيف يمكنها المساعدة في توصيل البيانات والمساعدة في التفسير الصحيح. قد تظهر أشرطة الخطأ فترات ثقة أو أخطاء معيارية أو انحرافات معيارية أو كميات أخرى. تعطي الأنواع المختلفة من أشرطة الخطأ معلومات مختلفة تمامًا ، لذا يجب أن توضح وسائل إيضاح الأشكال ما تمثله أشرطة الخطأ. نقترح ثماني قواعد بسيطة للمساعدة في الاستخدام الفعال لأشرطة الخطأ وتفسيرها.

ما هي أشرطة الخطأ؟

المجلات التي تنشر العلم & # x02014 المعرفة المكتسبة من خلال الملاحظة المتكررة أو التجربة & # x02014 لا تقدم فقط استنتاجات جديدة ، بل تقدم أيضًا أدلة حتى يتمكن القراء من التحقق من صحة استدلال المؤلفين. يمكن للأرقام التي تحتوي على أشرطة خطأ ، إذا تم استخدامها بشكل صحيح (1 & # x020136) ، أن تعطي معلومات تصف البيانات (الإحصائيات الوصفية) ، أو معلومات حول الاستنتاجات أو الاستنتاجات المبررة (الإحصائيات الاستدلالية). يتم وصف هاتين الفئتين الأساسيتين من أشرطة الخطأ بالطريقة نفسها تمامًا ، لكنهما في الواقع مختلفان اختلافًا جوهريًا. هدفنا هو توضيح الخصائص الأساسية للأرقام باستخدام أي من أشرطة الخطأ الشائعة ، كما تم تلخيصها في الجدول الأول ، وشرح كيفية استخدامها.

الجدول الأول.

أشرطة الخطأ الشائعة

ماذا تخبرك أشرطة الخطأ؟

أشرطة الخطأ الوصفية.

يتم استخدام النطاق والانحراف المعياري (SD) لأشرطة الخطأ الوصفية لأنها توضح كيفية انتشار البيانات (الشكل 1). تشمل أشرطة خطأ النطاق القيم الأدنى والأعلى. يتم حساب SD بواسطة الصيغة

أين X يشير إلى نقاط البيانات الفردية ، م هو المتوسط ​​، و & # x003a3 (سيغما) يعني إضافة لإيجاد المجموع ، لجميع ن نقاط البيانات. SD هو ، تقريبًا ، المتوسط ​​أو الفرق النموذجي بين نقاط البيانات ومتوسطها ، م. يقع حوالي ثلثي نقاط البيانات داخل منطقة المتوسط ​​& # x000b1 1 SD ، و & # x0223c95٪ من نقاط البيانات ستكون ضمن 2 SD من المتوسط.

من المستحسن للغاية استخدام أكبر ن، لتحقيق أشرطة خطأ استنتاجية أضيق وتقديرات أكثر دقة لقيم السكان الحقيقية.

أشرطة الخطأ الوصفية. يعني مع أشرطة الخطأ لثلاث حالات: ن = 3, ن = 10 و ن = 30. النقاط السوداء الصغيرة هي نقاط بيانات ، ويشير العمود إلى متوسط ​​البيانات م. تعرض الأشرطة الموجودة على يسار كل عمود نطاقًا ، بينما تُظهر الأشرطة الموجودة على اليمين الانحراف المعياري (SD). م و SD هي نفسها لكل حالة ، ولكن لاحظ مقدار زيادة النطاق مع ن. لاحظ أيضًا أنه على الرغم من أن أشرطة خطأ النطاق تشمل جميع النتائج التجريبية ، إلا أنها لا تغطي بالضرورة جميع النتائج التي يمكن أن تحدث. تشمل أشرطة خطأ SD حوالي ثلثي العينة ، وسيشمل 2 x شرائط خطأ SD حوالي 95 ٪ من العينة.

يمكن أيضًا استخدام أشرطة الخطأ الوصفية لمعرفة ما إذا كانت نتيجة واحدة تتناسب مع النطاق الطبيعي. على سبيل المثال ، إذا كنت ترغب في معرفة ما إذا كان عدد خلايا الدم الحمراء طبيعيًا ، فيمكنك معرفة ما إذا كان ضمن 2 SD من متوسط ​​السكان ككل. أقل من 5٪ من إجمالي عدد خلايا الدم الحمراء أكثر من 2 SD من المتوسط ​​، لذلك إذا كان العدد المعني أكثر من 2 SD من المتوسط ​​، فقد تعتبره غير طبيعي.

كلما زادت حجم عينتك ، أو كررت التجربة مرات أكثر ، فإن متوسط ​​نتائجك (م) ستميل إلى الاقتراب أكثر فأكثر من الوسط الحقيقي ، أو المتوسط ​​لجميع السكان ، & # x003bc. يمكننا ان نستخدم م كأفضل تقدير لدينا للمجهول & # x003bc. وبالمثل ، كلما كررت تجربة أكثر فأكثر ، ستميل SD لنتائجك إلى تقريب الانحراف المعياري الحقيقي (& # x003c3) الذي ستحصل عليه إذا تم إجراء التجربة لعدد لا نهائي من المرات ، أو على جميع السكان. ومع ذلك ، فإن SD للنتائج التجريبية سيقارب & # x003c3 ، سواء ن كبير أو صغير. يحب م، SD لا يتغير بشكل منهجي كما ن يتغير ، ويمكننا استخدام SD كأفضل تقدير لدينا للمجهول & # x003c3 ، مهما كانت قيمة ن.

أشرطة الخطأ الاستنتاجي.

في علم الأحياء التجريبي ، من الشائع أكثر أن تهتم بمقارنة عينات من مجموعتين ، لمعرفة ما إذا كانت مختلفة. على سبيل المثال ، قد تقارن الفئران من النوع البري مع الفئران الطافرة ، أو المخدرات مع الدواء الوهمي ، أو النتائج التجريبية مع الضوابط. يمكن استخدام نوع مختلف من شريط الخطأ لعمل استنتاجات من البيانات (على سبيل المثال ، لاتخاذ قرار بشأن ما إذا كانت المجموعات مختلفة بشكل كبير ، أو ما إذا كانت الاختلافات قد تكون بسبب التقلبات العشوائية أو الصدفة). هذه هي أشرطة الخطأ المعياري (SE) وفواصل الثقة (CIs). متوسط ​​البيانات ، م، مع أشرطة خطأ SE أو CI ، يعطي مؤشرًا للمنطقة حيث يمكنك توقع متوسط ​​مجموعة النتائج المحتملة بأكملها ، أو المجموعة بأكملها ، & # x003bc ، لتكذب (الشكل 2). الفاصل الزمني يحدد القيم الأكثر منطقية لـ & # x003bc.

فترات الثقة. يعني و 95٪ CIs لـ 20 مجموعة مستقلة من النتائج ، كل منها من حيث الحجم ن = 10 ، من مجتمع بمتوسط ​​& # x003bc = 40 (مميز بالخط المنقط). نتوقع على المدى الطويل أن يلتقط 95٪ من CIs & # x003bc هنا 18 يفعل ذلك (نقاط سوداء كبيرة) و 2 لا (دوائر مفتوحة). تختلف CI المتتالية بشكل كبير ، ليس فقط في الموضع بالنسبة إلى & # x003bc ، ولكن أيضًا في الطول. سيكون التباين من CI إلى CI أقل بالنسبة لمجموعات أكبر من النتائج ، على سبيل المثال ن = 30 أو أكثر ، لكن التباين في الموضع وطول CI سيكون أكبر بالنسبة للعينات الأصغر ، على سبيل المثال ن = 3.

نظرًا لأن أشرطة الخطأ يمكن أن تكون وصفية أو استنتاجية ، ويمكن أن تكون أيًا من الأشرطة المدرجة في الجدول الأول أو حتى أي شيء آخر ، فهي لا معنى لها أو مضللة ، إذا لم تذكر وسيلة إيضاح الأشكال نوعها. هذا يؤدي إلى القاعدة الأولى. قاعدة 1: عند إظهار أشرطة الخطأ ، قم دائمًا بوصف ما هي عليه في الشكل الإيضاحي.

اختبارات الدلالة الإحصائية وقيم P.

إذا أجريت اختبار دلالة إحصائية ، فستكون النتيجة قيمة P ، حيث P هي احتمال أنه إذا لم يكن هناك فرق بالفعل ، فستحصل ، بالصدفة ، على فرق كبير مثل الذي لاحظته ، أو حتى أكبر . تساوي الأشياء الأخرى (على سبيل المثال ، حجم العينة ، والتباين) ، فإن الاختلاف الأكبر في النتائج يعطي قيمة P أقل ، مما يجعلك تشك في وجود فرق حقيقي. حسب الاصطلاح ، إذا قلت P & # x0003c 0.05 ، فإن النتيجة ذات دلالة إحصائية ، وإذا كانت P & # x0003c 0.01 ، فأنت تقول أن النتيجة مهمة للغاية ويمكنك أن تكون أكثر ثقة في أنك وجدت تأثيرًا حقيقيًا. كما هو الحال دائمًا مع الاستدلال الإحصائي ، قد تكون مخطئًا! ربما لا يوجد أي تأثير حقًا ، وكان حظك سيئًا للحصول على واحدة من 5٪ (إذا كان P & # x0003c 0.05) أو 1٪ (إذا كان P & # x0003c 0.01) من مجموعات النتائج التي تشير إلى وجود فرق. لا أحد. بالطبع ، حتى لو كانت النتائج ذات دلالة إحصائية عالية ، فهذا لا يعني بالضرورة أنها مهمة من الناحية البيولوجية. من الضروري أيضًا ملاحظة أنه إذا كان P & # x0003e 0.05 ، وبالتالي لا يمكنك استنتاج وجود تأثير ذي دلالة إحصائية ، فقد لا تستنتج أن التأثير هو صفر. قد يكون هناك تأثير حقيقي ، لكنه صغير ، أو ربما لم تكرر تجربتك كثيرًا بما يكفي للكشف عنها. من الخطأ الشائع والخطير الاستنتاج & # x0201c لا يوجد تأثير & # x0201d لمجرد أن P أكبر من 0.05. إذا قمت بقياس ارتفاعات ثلاثة لاعبين من الذكور وثلاث إناث من لاعبي كرة السلة Biddelonian ، ولم تلاحظ فرقًا كبيرًا ، فلا يمكنك استنتاج أن الجنس لا علاقة له بالطول ، حيث أن حجم العينة الأكبر قد يكشف عن أحدهما. من المزايا الكبيرة لأشرطة الخطأ الاستنتاجي أن طولها يعطي إشارة بيانية لمقدار عدم اليقين في البيانات: القيمة الحقيقية للمتوسط ​​& # x003bc التي نقدرها يمكن أن تكون في أي مكان في 95٪ CI. تشير الأشرطة الاستدلالية العريضة إلى خطأ كبير في وجود أشرطة استنتاجية قصيرة تشير إلى دقة عالية.

النسخ المتماثلة أو العينات المستقلة & # x02014 ما هو ن?

يتواءم العلم عادةً مع الاختلاف الواسع الذي يحدث في الطبيعة عن طريق قياس رقم (ن) من أفراد تم أخذ عينات منهم بشكل مستقل ، أو تجارب أجريت بشكل مستقل ، أو ملاحظات مستقلة.

القاعدة 2: قيمة ال ن (أي حجم العينة ، أو عدد التجارب التي تم إجراؤها بشكل مستقل) يجب ذكرها في وسيلة إيضاح الشكل.

فمن الضروري أن ن (عدد النتائج المستقلة) يتم تمييزه بعناية عن عدد التكرارات ، مما يشير إلى تكرار القياس على فرد واحد في حالة واحدة ، أو قياسات متعددة لنفس العينات أو متطابقة. ضع في اعتبارك محاولة تحديد ما إذا كان حذف الجين في الفئران يؤثر على طول الذيل. يمكننا اختيار فأر متحور ونوع بري واحد ، وإجراء 20 قياسًا مكررًا لكل من ذيولهما. يمكننا حساب الوسائل ، SDs ، و SEs للقياسات المكررة ، لكن هذه لن تسمح لنا بالإجابة على السؤال المركزي حول ما إذا كان حذف الجينات يؤثر على طول الذيل ، لأن ن سيساوي 1 لكل نمط وراثي ، بغض النظر عن عدد المرات التي تم فيها قياس كل ذيل. لمعالجة السؤال بنجاح ، يجب أن نميز التأثير المحتمل لحذف الجينات عن الاختلاف الطبيعي من حيوان إلى حيوان ، وللقيام بذلك نحتاج إلى قياس أطوال ذيل عدد من الفئران ، بما في ذلك العديد من المسوخات والعديد من الأنواع البرية ، مع ن & # x0003e 1 لكل نوع.

وبالمثل ، يمكن إجراء عدد من ثقافات الخلايا المكررة عن طريق pipetting نفس حجم الخلايا من نفس ثقافة الأوراق المالية في الآبار المجاورة للوحة زراعة الأنسجة ، ثم معالجتها بشكل متماثل فيما بعد. على الرغم من أنه سيكون من الممكن فحص اللوحة وتحديد الوسائل والأخطاء الخاصة بالآبار المكررة ، فإن الأخطاء ستعكس دقة الماصات ، وليس استنساخ الاختلافات بين الخلايا التجريبية وخلايا التحكم. للتكرارات ، ن = 1 ، ولذلك فمن غير المناسب إظهار أشرطة الخطأ أو الإحصائيات.

إذا تضمنت التجربة ثقافات ثلاثية ، وتكررت أربع مرات مستقلة ، إذن ن = 4 ، وليس 3 أو 12. يرتبط التباين داخل كل مجموعة من النسخ الثلاثية بالإخلاص الذي تم به إنشاء التكرارات ، ولا علاقة له بالفرضية التي يتم اختبارها.

لتحديد القيمة المناسبة ل ن، فكر في ما يتم أخذ عينات من السكان بالكامل ، أو ما ستكون عليه مجموعة التجارب بأكملها إذا تم إجراء جميع التجارب الممكنة من هذا النوع. يمكن استخلاص الاستنتاجات حول هؤلاء السكان فقط ، لذا تأكد من أنها مناسبة للسؤال الذي يهدف البحث إلى الإجابة عليه.

في مثال الثقافات المكررة من مخزون واحد من الخلايا ، فإن المجتمع الذي يتم أخذ عينات منه هو ثقافة خلية المخزون. ل ن لتكون أكبر من 1 ، يجب إجراء التجربة باستخدام ثقافات مخزون منفصلة ، أو نسخ خلية منفصلة من نفس النوع. مرة أخرى ، ضع في اعتبارك السكان الذين ترغب في عمل استنتاجات حول & # x02014it من غير المحتمل أن تكون مجرد ثقافة مخزون واحدة. عندما ترى رقمًا به أشرطة خطأ صغيرة جدًا (مثل الشكل 3) ، يجب أن تسأل نفسك ما إذا كان الاختلاف الصغير جدًا الذي تتضمنه أشرطة الخطأ يرجع إلى تحليل التكرارات بدلاً من العينات المستقلة. إذا كان الأمر كذلك ، فإن الأشرطة عديمة الفائدة لعمل الاستدلال الذي تفكر فيه.

الاستخدام غير المناسب لأشرطة الخطأ. نشاط إنزيم لـ MEFs يظهر متوسط ​​+ SD من عينات مكررة من واحدة من ثلاث تجارب تمثيلية. كانت قيم wild-type مقابل & # x02212 / & # x02212 MEFs مهمة لنشاط الإنزيم في النقطة الزمنية 3 ساعات (P & # x0003c 0.0005). هذا الرقم والأسطورة الخاصة به نموذجيان ، لكنهما يوضحان الاستخدام غير المناسب والمضلل للإحصاءات بسبب ن = 1. يشير الاختلاف المنخفض جدًا للعينات المكررة إلى اتساق الماصات ، ولكنه لا يوضح ما إذا كانت الاختلافات بين النوع البري و & # x02212 / & # x02212 MEFs قابلة للتكرار. في هذه الحالة ، يجب توضيح الوسائل والأخطاء في التجارب الثلاث.

في بعض الأحيان ، يظهر الشكل فقط البيانات الخاصة بتجربة تمثيلية ، مما يعني أنه تم إجراء العديد من التجارب المماثلة الأخرى أيضًا. إذا تم عرض تجربة تمثيلية ، إذن ن = 1 ، ويجب عدم عرض أشرطة خطأ أو قيم P. بدلاً من ذلك ، يجب إعطاء الوسائل والأخطاء لجميع التجارب المستقلة ، حيث ن هو عدد التجارب التي أجريت.

القاعدة 3: يجب عرض أشرطة الخطأ والإحصاءات فقط للتجارب المتكررة بشكل مستقل ، وليس للتكرارات مطلقًا. إذا تم عرض تجربة & # x0201crepresentative & # x0201d ، فلا يجب أن تحتوي على أشرطة خطأ أو قيم P ، لأنه في مثل هذه التجربة ، ن = 1 (الشكل 3 يوضح ما لا يجب فعله).

ما نوع شريط الخطأ الذي يجب استخدامه؟

القاعدة 4: نظرًا لأن علماء الأحياء التجريبية يحاولون عادةً مقارنة النتائج التجريبية مع عناصر التحكم ، فمن المناسب عادةً إظهار أشرطة الخطأ الاستنتاجي ، مثل SE أو CI ، بدلاً من SD. ومع ذلك، إذا ن صغير جدًا (على سبيل المثال ن = 3) ، بدلاً من إظهار أشرطة الخطأ والإحصاءات ، من الأفضل رسم نقاط البيانات الفردية ببساطة.

ما هو الفرق بين أشرطة SE و CIs؟

الخطأ المعياري (SE).

لنفترض أن ثلاث تجارب أعطت قياسات 28.7 و 38.7 و 52.6 ، وهي نقاط البيانات في ن = 3 حالة على اليسار في الشكل 1. متوسط ​​البيانات هو م = 40.0 ، و SD = 12.0 ، وهو طول كل ذراع من قضبان SD. م (في هذه الحالة 40.0) هو أفضل تقدير للمتوسط ​​الحقيقي & # x003bc الذي نود معرفته. لكن ما مدى دقة التقدير؟ يمكن إظهار ذلك من خلال أشرطة الخطأ الاستدلالية مثل الخطأ القياسي (SE ، يشار إليه أحيانًا بالخطأ المعياري للمتوسط ​​، SEM) أو فاصل الثقة (CI). يتم تعريف SE على أنها SE = SD / & # x0221aن. في الشكل 4 ، تشير النقاط الكبيرة إلى متوسطات نفس العينات الثلاث كما في الشكل 1. بالنسبة إلى ن = 3 حالة ، SE = 12.0 / & # x0221a3 = 6.93 ، وهذا هو طول كل ذراع من أشرطة SE المعروضة.

أشرطة الخطأ الاستنتاجي. يعني مع أشرطة خطأ SE و 95٪ CI لثلاث حالات ، تتراوح في الحجم من ن = 3 إلى ن = 30 ، مع أشرطة SD وصفية معروضة للمقارنة. النقاط السوداء الصغيرة هي نقاط بيانات ، والنقاط الكبيرة تشير إلى متوسط ​​البيانات م. لكل حالة تظهر أشرطة الخطأ على اليسار SD ، وتلك الموجودة في المنتصف تظهر 95٪ CI ، وتلك الموجودة على اليمين تظهر SE. لاحظ أن SD لا يتغير ، في حين أن أشرطة SE و CI تنخفض على حد سواء ن يصبح أكبر. نسبة CI إلى SE هي ر إحصائية لذلك نو يتغير مع ن. قيم ر تظهر في الأسفل. لكل حالة ، يمكننا أن نكون واثقين بنسبة 95٪ أن 95٪ CI تتضمن & # x003bc ، المتوسط ​​الحقيقي. يختلف احتمال التقاط أشرطة SE & # x003bc اعتمادًا على ن، وهو أقل لـ ن = 3 (لهذه القيم المنخفضة من ن، من الأفضل رسم نقاط البيانات ببساطة بدلاً من إظهار أشرطة الخطأ ، كما فعلنا هنا لأغراض توضيحية).

يختلف SE عكسيًا مع الجذر التربيعي لـ نفكلما تكررت التجربة أكثر ، أو كلما تم قياس المزيد من العينات ، كلما صغرت قيمة SE (الشكل 4). هذا يسمح بتقديرات أكثر وأكثر دقة للمتوسط ​​الحقيقي ، & # x003bc ، من خلال متوسط ​​النتائج التجريبية ، م.

نحن نوضح ونعطي قواعد ن = 3 ليس لأننا نوصي باستخدام مثل هذا الحجم الصغير ن، ولكن لأن الباحثين في كثير من الأحيان يستخدمون هذه الصغيرة في كثير من الأحيان ن القيم ومن الضروري أن تكون قادرًا على تفسير أوراقهم. من المستحسن للغاية استخدام أكبر ن، لتحقيق أشرطة خطأ استنتاجية أضيق وتقديرات أكثر دقة لقيم السكان الحقيقية.

فاصل الثقة (CI).

يوضح الشكل 2 ما يحدث إذا ، افتراضيًا ، أجرى 20 مختبرًا مختلفًا نفس التجارب ن = 10 في كل حالة. تكون أشرطة الخطأ 95٪ CI تقريبًا م & # x000b1 2xSE ، وهي تختلف في الموضع بسبب بالطبع م varies from lab to lab, and they also vary in width because SE varies. Such error bars capture the true mean μ on �% of occasions—in Fig. 2 , the results from 18 out of the 20 labs happen to include μ. The trouble is in real life we don't know μ, and we never know if our error bar interval is in the 95% majority and includes μ, or by bad luck is one of the 5% of cases that just misses μ.

The error bars in Fig. 2 are only approximately م ± 2xSE. They are in fact 95% CIs, which are designed by statisticians so in the long run exactly 95% will capture μ. To achieve this, the interval needs to be م ± ر (ن𠄱) ×SE, where ر (ن𠄱) is a critical value from tables of the ر statistic. This critical value varies with ن. ل ن = 10 or more it is 𢏂, but for small ن it increases, and for ن = 3 it is 𢏄. وبالتالي م ± 2xSE intervals are quite good approximations to 95% CIs when ن is 10 or more, but not for small ن. CIs can be thought of as SE bars that have been adjusted by a factor (ر) so they can be interpreted the same way, regardless of ن.

This relation means you can easily swap in your mind's eye between SE bars and 95% CIs. If a figure shows SE bars you can mentally double them in width, to get approximate 95% CIs, as long as ن is 10 or more. ومع ذلك، إذا ن = 3, you need to multiply the SE bars by 4.

Rule 5: 95% CIs capture μ on 95% of occasions, so you can be 95% confident your interval includes μ. SE bars can be doubled in width to get the approximate 95% CI, provided ن is 10 or more. لو ن = 3, SE bars must be multiplied by 4 to get the approximate 95% CI.

Determining CIs requires slightly more calculating by the authors of a paper, but for people reading it, CIs make things easier to understand, as they mean the same thing regardless of ن. For this reason, in medicine, CIs have been recommended for more than 20 years, and are required by many journals (7).

Fig. 4 illustrates the relation between SD, SE, and 95% CI. The data points are shown as dots to emphasize the different values of ن (from 3 to 30). The leftmost error bars show SD, the same in each case. The middle error bars show 95% CIs, and the bars on the right show SE bars𠅋oth these types of bars vary greatly with ن, and are especially wide for small ن. The ratio of CI/SE bar width is ر (ن𠄱) the values are shown at the bottom of the figure. Note also that, whatever error bars are shown, it can be helpful to the reader to show the individual data points, especially for small ن, as in Figs. 1 and ​ and4, 4 , and rule 4.

Using inferential intervals to compare groups

When comparing two sets of results, e.g., from ن knock-out mice and ن wild-type mice, you can compare the SE bars or the 95% CIs on the two means (6). The smaller the overlap of bars, or the larger the gap between bars, the smaller the P value and the stronger the evidence for a true difference. As well as noting whether the figure shows SE bars or 95% CIs, it is vital to note ن, because the rules giving approximate P are different for ن = 3 and for ن ≥ 10.

Fig. 5 illustrates the rules for SE bars. The panels on the right show what is needed when ن ≥ 10: a gap equal to SE indicates P ≈ 0.05 and a gap of 2SE indicates P ≈ 0.01. To assess the gap, use the average SE for the two groups, meaning the average of one arm of the group C bars and one arm of the E bars. ومع ذلك، إذا ن = 3 (the number beloved of joke tellers, Snark hunters (8), and experimental biologists), the P value has to be estimated differently. In this case, P ≈ 0.05 if double the SE bars just touch, meaning a gap of 2 SE.

Estimating statistical significance using the overlap rule for SE bars. Here, SE bars are shown on two separate means, for control results C and experimental results E, when ن is 3 (left) or ن is 10 or more (right). “Gap” refers to the number of error bar arms that would fit between the bottom of the error bars on the controls and the top of the bars on the experimental results i.e., a gap of 2 means the distance between the C and E error bars is equal to twice the average of the SEs for the two samples. When ن = 3, and double the length of the SE error bars just touch (i.e., the gap is 2 SEs), P is 𢏀.05 (we don't recommend using error bars where ن = 3 or some other very small value, but we include rules to help the reader interpret such figures, which are common in experimental biology).

Rule 6: متي ن = 3, and double the SE bars don't overlap, P < 0.05, and if double the SE bars just touch, P is close to 0.05 ( Fig. 5 , leftmost panel). لو ن is 10 or more, a gap of SE indicates P ≈ 0.05 and a gap of 2 SE indicates P ≈ 0.01 ( Fig. 5 , right panels).

Rule 5 states how SE bars relate to 95% CIs. Combining that relation with rule 6 for SE bars gives the rules for 95% CIs, which are illustrated in Fig. 6 . When ن ≥ 10 (right panels), overlap of half of one arm indicates P ≈ 0.05, and just touching means P ≈ 0.01. To assess overlap, use the average of one arm of the group C interval and one arm of the E interval. لو ن = 3 (left panels), P ≈ 0.05 when two arms entirely overlap so each mean is about lined up with the end of the other CI. If the overlap is 0.5, P ≈ 0.01.

Estimating statistical significance using the overlap rule for 95% CI bars. Here, 95% CI bars are shown on two separate means, for control results C and experimental results E, when ن is 3 (left) or ن is 10 or more (right). “Overlap” refers to the fraction of the average CI error bar arm, i.e., the average of the control (C) and experimental (E) arms. When ن ≥ 10, if CI error bars overlap by half the average arm length, P ≈ 0.05. If the tips of the error bars just touch, P ≈ 0.01.

Rule 7: with 95% CIs and ن = 3, overlap of one full arm indicates P ≈ 0.05, and overlap of half an arm indicates P ≈ 0.01 ( Fig. 6 , left panels).

Repeated measurements of the same group

The rules illustrated in Figs. 5 and ​ and6 6 apply when the means are independent. If two measurements are correlated, as for example with tests at different times on the same group of animals, or kinetic measurements of the same cultures or reactions, the CIs (or SEs) do not give the information needed to assess the significance of the differences between means of the same group at different times because they are not sensitive to correlations within the group. Consider the example in Fig. 7 , in which groups of independent experimental and control cell cultures are each measured at four times. Error bars can only be used to compare the experimental to control groups at any one time point. Whether the error bars are 95% CIs or SE bars, they can only be used to assess between group differences (e.g., E1 vs. C1, E3 vs. C3), and may not be used to assess within group differences, such as E1 vs. E2.

Inferences between and within groups. Means and SE bars are shown for an experiment where the number of cells in three independent clonal experimental cell cultures (E) and three independent clonal control cell cultures (C) was measured over time. Error bars can be used to assess differences between groups at the same time point, for example by using an overlap rule to estimate P for E1 vs. C1, or E3 vs. C3 but the error bars shown here cannot be used to assess within group comparisons, for example the change from E1 to E2.

Assessing a within group difference, for example E1 vs. E2, requires an analysis that takes account of the within group correlation, for example a Wilcoxon or paired t analysis. A graphical approach would require finding the E1 vs. E2 difference for each culture (or animal) in the group, then graphing the single mean of those differences, with error bars that are the SE or 95% CI calculated from those differences. If that 95% CI does not include 0, there is a statistically significant difference (P < 0.05) between E1 and E2.

Rule 8: in the case of repeated measurements on the same group (e.g., of animals, individuals, cultures, or reactions), CIs or SE bars are irrelevant to comparisons within the same group ( Fig. 7 ).

استنتاج

Error bars can be valuable for understanding results in a journal article and deciding whether the authors' conclusions are justified by the data. However, there are pitfalls. When first seeing a figure with error bars, ask yourself, “What is ن؟ Are they independent experiments, or just replicates?” and, “What kind of error bars are they?” If the figure legend gives you satisfactory answers to these questions, you can interpret the data, but remember that error bars and other statistics can only be a guide: you also need to use your biological understanding to appreciate the meaning of the numbers shown in any figure.


The 1001 Genomes Plus Vision

The 1001 Genomes Project was launched at the beginning of 2008 to discover detailed whole-genome sequence variation in at least 1001 strains (accessions) of the reference plant نبات الأرابيدوبسيس thaliana. The first major phase of the project was completed in 2016, with publication of a detailed analysis of 1135 genomes. Unfortunately, the second-generation sequencing methods that have made it economically feasible to screen large numbers of individuals do not actually produce complete genome sequences — they produce massive numbers of very short sequence fragments that must be aligned to a reference genome in order to identify variants. Because of this, only simple variants are reported, and the results are invariably biased with respect to what is present or missing in the reference genome. Large or complex structural variants, as well as simple variants inside complex variants are generally missed completely. To remedy this problem, we have recently begun the second major phase, the 1001G+ project. We have begun to assemble genomes from a diverse collection of A. thaliana strains, with the goal of annotating them with transcriptome and epigenome information, and to develop tools to make the results available to the community.


16.6: Summary Table - Biology

The Periodic Table is a way of listing the elements. Elements are listed in the table by the structure of their atoms. This includes how many protons they have as well as how many electrons they have in their outer shell. From left to right and top to bottom, the elements are listed in the order of their atomic number, which is the number of protons in each atom.

Why is it called the Periodic Table?

It is called "periodic" because elements are lined up in cycles or periods. From left to right elements are lined up in rows based on their atomic number (the number of protons in their nucleus). Some columns are skipped in order for elements with the same number of valence electrons to line up on the same columns. When they are lined up this way, elements in the columns have similar properties.

Each horizontal row in the table is a period. There are seven (or eight) total periods. The first one is short and only has two elements, hydrogen and helium. The sixth period has 32 elements. In each period the left most element has 1 electron in its outer shell and the right most element has a full shell.

Groups are the columns of the periodic table. There are 18 columns or groups and different groups have different properties.

One example of a group is the noble or inert gases. These elements all line up in the eighteenth or last column of the periodic table. They all have a full outer shell of electrons, making them very stable (they tend not to react with other elements). Another example is the alkali metals which all align on the left-most column. They are all very similar in that they have only 1 electron in their outer shell and are very reactive. You can see all the groups in the table below.

This lining-up and grouping of similar elements helps chemists when working with elements. They can understand and predict how an element might react or behave in a certain situation.

Element Abbreviations

Each element has its own name and abbreviation in the periodic table. Some of the abbreviations are easy to remember, like H for hydrogen. Some are a bit harder like Fe for iron or Au for gold. For gold the "Au" comes from the Latin word for gold "aurum".

The periodic table was proposed by Russian chemist Dmitri Mendeleev in 1869. Using the table, Mendeleev was able to accurately predict the properties of many elements before they were actually discovered.

  • Carbon is unique in that it is known to form up to 10 million different compounds. Carbon is important to the existence of life.
  • Francium is the rarest element on earth. There are probably no more than a few ounces of it on earth at any given time.
  • The only letter not in the periodic table is the letter J.
  • The country Argentina is named after the element silver (symbol Ag) which is argentum in Latin.
  • Although there is helium on Earth, it was first discovered by observing the sun.

Take a ten question quiz about this page.


الأشكال والجداول

Many readers will only look at your display items without reading the main text of your manuscript. Therefore, ensure your display items can stand alone from the text and communicate clearly your most significant results.

Display items are also important for attracting readers to your work. Well designed and attractive display items will hold the interest of readers, compel them to take time to understand a figure and can even entice them to read your full manuscript.

Finally, high-quality display items give your work a professional appearance. Readers will assume that a professional-looking manuscript contains good quality science. Thus readers may be more likely to trust your results and your interpretation of those results.

When deciding which of your results to present as display items consider the following questions:

  • Are there any data that readers might rather see as a display item rather than text?
  • Do your figures supplement the text and not just repeat what you have already stated?
  • Have you put data into a table that could easily be explained in the text such as simple statistics or p values?

Tables

Tables are a concise and effective way to present large amounts of data. You should design them carefully so that you clearly communicate your results to busy researchers.

The following is an example of a well-designed table:

  • Clear and concise legend/caption
  • Data divided into categories for clarity
  • Sufficient spacing between columns and rows
  • Units are provided
  • Font type and size are legible

Source: Environmental Earth Sciences (2009) 59:529–536

الأرقام

Figures are ideal for presenting:

Just like tables all figures need to have a clear and concise legend caption to accompany them.

Images help readers visualize the information you are trying to convey. Often, it is difficult to be sufficiently descriptive using words. Images can help in achieving the accuracy needed for a scientific manuscript. For example, it may not be enough to say, “The surface had nanometer scale features.” In this case, it would be ideal to provide a microscope image.

  • Include scale bars
  • Consider labeling important items
  • Indicate the meaning of different colours and symbols used

Data plots convey large quantities of data quickly. The goal is often to show a functional or statistical relationship between two or more items. However, details about the individual data points are often omitted to place emphasis on the relationship that is shown by the collection of points. Here, we have examples of figures combining images and a plots in multiple panels.

For data plots, be sure to:

  • Label all axes
  • Specify units for quantities
  • Label all curves and data sets
  • Use a legible font size

Source: Nano Research (2010) 3:843–851

Source: Borrego et al. Cancer & Metabolism 2016 4:9

Source: Borrego et al. Cancer & Metabolism 2016 4:9

Maps are important for putting field work in the context of the location where it was performed. A good map will help your reader understand how the site affects your study. Moreover, it will help other researchers reproduce your work or find other locations with similar properties. Here, we have a map used in a study about salmon.

  • Include latitude and longitude
  • Include scale bars
  • Label important items
  • Consider adding a map legend

Source: Environmental Biology of Fishes (2011) DOI: 10.1007/s10641-011-9783-5

Schematics help identify the key parts to a system or process. They should highlight only the key elements because adding unimportant items may clutter the image. A schematic only includes the drawings the author chooses, offering a degree of flexibility not offered by images. They can also be used in situations where it is difficult or impossible to capture an image. Below is a schematic explaining how nanotubes could be used to harvest energy from a fluid.

For schematics, be sure to:

Source: Nano Research (2011) 4:284–289

TIP: it’s important to consider how your figures will look in print as well as online. A resolution of 72 ppi is sufficient for online publication whilst in print 100 ppi is recommended. You can adjust the resolution of your figure within the original program you used to create it at the time you save the file.

TIP: There are two main colour models RGB which stands for red, green, blue and CMYK or cyan, magenta, yellow and black. Most microscopes will take images using the RGB however CMYK is the standard used for printing so it is important to check that your figures will display well in this format.

Avoiding image manipulation

You should never knowingly manipulate your images to change or improve you results. To avoid inadvertent manipulation you should only minimally process your figures before submitting them to the journal, your submitted images should faithfully represent the original image files.

  • Adjusting the brightness or contrast of an image, in fluorescent microscopy for example, is only acceptable if applied equally across all images including the controls
  • The cropping of images in the creation of figures should be avoided unless it significantly improves the clarity of conciseness of presentation. Be sure that the cropping does not exclude any necessary information for the understanding of the figure, such as molecular markers in electrophoresis gels.
  • Any adjustments or processing software used should be stated.

TIP: keep copies of the original images, files and metadata used to create your figures as these can be requested by the journal during the review process.


شاهد الفيديو: العاشر - علم الأحياء - المادة الحية (قد 2022).