生理生化數據分析用的方法

① 常用生化檢測項目分析方法舉例及參數設置

常用生化檢測項目分析方法舉例及參數設置

常用生化檢測項目有哪些你知道嗎?你對常用生化檢測項目了解嗎?下面是我為大家帶來的關於常用生化檢測項目分析方法舉例及參數設置的知識，歡迎閱讀。

一、常用生化檢測項目

1.終點法檢測常用的有總膽紅素(氧化法或重氮法)、結合膽紅素(氧化法或重氮法)、血清總蛋白(雙縮脲法)、血清白蛋白(溴甲酚氯法)、總膽汁酸(酶法)、葡萄糖(葡萄糖氧化酶法)、尿酸(尿酸酶法)、總膽固醇(膽固醇氧化酶法)、甘油三酯(磷酸甘油氧化酶酶法)、高密度脂蛋白膽固醇(直接測定法)、鈣(偶氮砷Ⅲ法)、磷(紫外法)、鎂(二甲苯胺藍法)等。以上項目中，除鈣、磷和鎂基本上還使用單試劑方式分析因而採用一點終點法外，其它測定項目都可使用雙試劑故能選用兩點終點法，包括總蛋白、白蛋白測定均已有雙試劑可用。

2.固定時間法苦味酸法測定肌酐採用此法。

3.連續監測法對於酶活性測定一般應選用連續監測法，如丙氨酸氨基轉移酶、天冬氨酸氨基轉移酶、乳酸脫氫酶、鹼性磷酸酶、γ谷氨氨醯基轉移酶、澱粉酶和肌酸激酶等。一些代謝物酶法測定的項目如己糖激酶法測定葡萄糖、脲酶偶聯法測定尿素等，也可用連續監測法。

4.透射比濁法透射比濁法可用於測定產生濁度反應的項目，多數屬免疫比濁法，載脂蛋白、免疫球蛋白、補體、抗"O"、類風濕因子，以及血清中的其他蛋白質如前白蛋白、結合珠蛋白、轉鐵蛋白等均可用此法。

二、分析參數設置

分析儀的一些通用操作步驟如取樣、沖洗、吸光度檢測、數據處理等，其程序均已經固化在存儲器里，用戶不能修改。各種測定項目的分析參數(analysisparamete)大部分也已設計好，存於磁碟中，供用戶使用;目前大多數生化分析儀為開放式，用戶可以更改這些參數。生化分析儀一般另外留一些檢測項目的空白通道，由用戶自己設定分析參數。因此必須理解各參數的確切意義。

一、分析參數介紹

(一)必選分析參數

這類參數是分析儀檢測的前提條件，沒有這些參數無法進行檢測。

1.試驗名稱 試驗名稱(test code)是指測定項目的標示符，常以項目的英文縮寫來表示。

2.方法類型(也稱反應模式) 方法類型(assay)有終點法、兩點法、連續監測法等，根據被檢物質的檢測方法原理選擇其中一種反應類型。

3.反應溫度 一般有30℃、37℃可供選擇，通常固定為37℃。

4.主波長 主波長(primary wavelength)是指定一個與被測物質反應產物的光吸收有關的波長。

5.次波長 次波長(secondary wavelength)是在使用雙波長時，要指定一個與主波長、干擾物質光吸收有關的波長。

6.反應方向 反應方向(response direction)有正向反應和負向反應兩種，吸光度增加為正向反應，吸光度下降為負向反應。

7.樣品量 樣品量(sampling volum)一般是2μl～35μl，以0.1μl步進，個別分析儀最少能達到1.6μl。可設置常量、減量和增量。

8. 第一試劑量 第一試劑量(first regengt volum)一般是20～300μl，以1μl步進。

9. 第二試劑量 第二試劑量(second regengt volum)一般也是20～300μl，以1μl步進。

10.總反應容量 總反應容量(total reacting volum)在不同的分析儀有一個不同的規定范圍，一般是180～350μl，個別儀器能減少至120μl。總反應容量太少無法進行吸光度測定。

11.孵育時間 孵育時間(incubate time)在終點法是樣品與試劑混勻開始至反應終點為止的時間，在兩點法是第一個吸光度選擇點開始至第二個吸光度選擇點為止的時間。

12.延遲時間 延遲時間(delay time)在連續監測法中樣品與反應試劑(第二試劑)混勻開始至連續監測期第一個吸光度選擇點之間的時間。

13.連續監測時間 連續監測時間(continuous monitoring time)在延遲時間之後即開始，一般為60～120s，不少於4個吸光度檢測點(3個吸光度變化值)。

14.校準液個數及濃度 校準曲線線性好並通過坐標零點的，可採用一個校準液(calibrator);線性好但不通過坐標零點，應使用兩個校準液;對於校準曲線呈非線性者，必須使用兩個以上校準液。每一個校準液都要有一個合適的濃度。

15.校準K值或理論K值 通過校準得到的K值為校準K值(calibrate coefficient)或由計算得出的K值為理論K值。

16.線性范圍 即方法的線性范圍(linearity range)，超過此范圍應增加樣品量或減少樣品量重測。與試劑/樣品比值有關。

17.小數點位數 檢測結果的小數點位數(decimal point digit)。

(二)備選分析參數

這類分析參數與檢測結果的准確性有關，一般來說不設置這類分析參數，分析儀也能檢測出結果，但若樣品中待測物濃度太高等，檢測結果可能不準確。

1.樣品預稀釋 設置樣品量、稀釋劑量和稀釋後樣品量三個數值，便可在分析前自動對樣品進行高倍稀釋。

2.底物耗盡值 底物耗盡值(substrate exhaust limit)在負反應的酶活性測定中，可設置此參數，以規定一個吸光度下降限。若低於此限時底物已太少，不足以維持零級反應而導致檢測結果不準確。

3.前區檢查 免疫比濁法中應用，以判斷是否有抗原過剩。將終點法最後兩個吸光度值的差別(ΔA)設置一個限值，如果後一點的吸光度比前一點低，表示已有抗原過剩，應稀釋樣品後重測。

4.試劑空白吸光度范圍 超過此設定范圍表示試劑已變質，應更換合格試劑。

5.試劑空白速率 連續監測法中使用，是試劑本身在監測過程中沒有化學反應時的變化速率。

6.方法學補償系數 用於校準不同分析方法間測定結果的一致性，有斜率和截距兩個參數。

7.參考值范圍 對超過此范圍的測定結果，儀器會列印出提示。

(三)某些參數的特殊意義

1.最小樣品量 最小樣品量是指分析儀進樣針能在規定的誤差范圍內吸取的最小樣品量。一般分析儀的最小樣品量是2μl，目前也有小至1.6μl的。在樣品含高濃度代謝產物或高活性酶濃度的情況下往往需採用分析儀的最小樣品量作為減量參數，從而使分析儀檢測范圍(與線性范圍不同)的上限得以擴大。

2.最大試劑量 方法靈敏度很高而線性上限低的檢測項目，如血清白蛋白的溴甲酚氯法測定，以往手工法操作時樣品量10μl，試劑量4ml，這樣試劑量/樣品量比例(R/S)為200，線性上限則為60g/L。此法移植到分析儀上後，R/S卻很難達到200，致使線性上限變低。因此對這類檢測項目最大試劑量非常重要。

3.彈性速率 在酶活性測定中，當酶活性太高，在連續監測期中已不呈線性反應時，有些儀器具有彈性速率(flexrate)功能，能自動選擇反應曲線上連續監測期中仍呈線性的吸光度數據計算結果，使酶活性測定的線性范圍得以擴大。如AST可從1000U/L擴展至4000U/L，從而減少稀釋及重測次數、降低成本。

4.試劑空白速率 當樣品中存在膽紅素時，膽紅素對鹼性苦味酸速率法或兩點法測定肌酐有負干擾。因為膽紅素在肌酐檢測的波長505nm有較高光吸收，而且膽紅素在鹼性環境中可被氧化轉變，因而在肌酐反應過程中膽紅素的光吸收呈下降趨勢。若在加入第一試劑後一段時間內設置試劑空白速率，因為此段中苦味酸尚未與肌酐反應，而膽紅素在第一試劑的鹼性環境中已同樣被氧化轉變，因而以第二試劑加入後的速率變化，減去試劑空白速率變化，便可消除膽紅素的負干擾，見圖7-8。

二、單波長和雙波長方式

(一)概念

採用一個波長檢測物質的光吸收強度的`方式稱為單波長(mono-wavelength)方式。當反應液中含有一種組分，或在混合反應液中待測組分的吸收峰與其它共存物質的吸收波長無重疊時，可以選用。在吸光度檢測中，使用一個主波長和一個次波長的稱雙波長方式。當反應液中存在干擾物的較大吸收、從而影響測定結果的准確性時，採用雙波長方式更好。

(二)雙波長的作用

雙波長(di-wavelength)測定優點是①消除噪音干擾;②減少雜散光影響;③減少樣品本身光吸收的干擾。從光源，到比色杯、單色器、檢測器的整個光路系統中，均存在著隨時間發生變化的不穩定的檢測信號，即噪音，而雙波長檢測是同時進行的，兩種波長檢測產生的噪音基本上相同，因而能消除噪音干擾。當樣品中存在非化學反應的干擾物如甘油三酯、血紅蛋白、膽紅素等時，會產生非特異性的光吸收，而干擾測定結果的准確性。採用雙波長方式測定可以部分消除這類干擾，提高檢測的准確性。

(三)次波長的確定方法

當被測物的主波長確定之後，再選擇次波長。如根據甘油三酯等干擾物吸收光譜特徵，選擇次波長，使干擾物在主、次波長處有盡可能相同的光吸收值，而被測物在主、次波長處的光吸收值應有較大的差異。一般來說，次波長應大於主波長100nm。以主波長與次波長吸光度差來計算結果。

(四)雙波長的具體應用

對於某些反應速度快且無法設置為兩點終點法的分析項目，尤其是單試劑分析中，可以利用雙波長的方式來部分消除樣品本身的光吸收干擾。目前用單試劑法測定的項目應用雙波長的為血清總蛋白(雙縮脲法)主波長500nm，次波長576nm;血清白蛋白(溴甲酚氯法)主、次波長分別為600和700nm;鈣(偶氮砷Ⅲ法)主、次波長分別為 660、770nm;磷(紫外比色法)主、次波長為340、405nm，鎂(二甲苯胺藍法)主、次波長為505和 600nm。

三、單試劑和雙試劑方式

反應過程中只加一次試劑稱單試劑方式，加兩次試劑便為雙試劑方式。目前的生化分析儀大多可用雙試劑方式分析，其優點是：①可提高試劑的穩定性，多數雙試劑混合成單一工作試劑時，其穩定時間縮短;②能設置兩點終點法，來消除來自樣品本身的光吸收干擾;③在某些項目檢測時能消除非特異性化學反應的干擾。如血清ALT測定，血清中的內源性丙酮酸及其它酮酸也可與試劑中的指示酶(乳酸脫氫酶)起反應，使結果偏高。若先加入缺乏α-酮戊二酸的第一試劑，使其它酮酸與指示酶反應之後再加入含有α-酮戊二酸的第二試劑，啟動真正的ALT酶促反應生成丙酮酸，而丙酮酸與乳酸脫氫酶的反應消耗的NAD+能真正反映ALT的活性，從而消除以上副反應的影響。

四、測定過程的自動監測

各種自動生化分析儀或多或少都具有對測定過程進行各種監測的功能，以便在沒有人"監督"化學反應的情況下提高檢測的准確性。高檔分析儀的監測功能更強。

1.試劑空白監測 每種試劑都有一定的空白吸光度范圍，試劑空白吸光度的改變往往提示著該試劑的變質：如利用Trinder反應為原理的檢測試劑會因酚被氧化為醌而變為紅色;鹼性磷酸酶、γ-谷氨醯轉移酶、澱粉酶等檢測試劑會因基質分解出硝基酚或硝基苯胺而變黃;有些試劑久置後變渾濁。這些情況均可使空白吸光度升高。丙氨酸氨基轉移酶、天冬氨酸氨基轉移酶等負反應檢測項目，其試劑在放置過程中空白吸光度會因NADH自行氧化為NAD+而下降等。

試劑空白的測定方法有兩種：①每瓶試劑在使用前通過對試劑空白校準來確定試劑空白吸光度，這種方式適用於先取樣品後加試劑的分析儀。②每個樣品測定前均檢測試劑空白吸光度，適用於先加試劑後取樣品的分析儀。

2.試劑空白變化速率監測 一些酶試劑在反應溫度下不穩定，其空白吸光度可隨著時間逐漸發生變化，這種變化的主要原因與工具酶或輔酶的純度有關，且因試劑的組成和生產廠家的不同而不同。這種變化會影響測定結果的准確性，一般使結果偏高。如果設置此項監測，分析儀在結果計算時會自動減去試劑空白變化速率。在以監測NAD(P)H減少為指示反應的酶活性測定中，空白速率可監測並消除由NADH自身氧化所造成的吸光度下降;在色素原為底物的酶活性測定中，空白速率可監測並消除底物自身分解造成的吸光度升高。有關空白速率監測在膽紅素對鹼性苦味酸速率法測定肌酐負干擾消除中的作用，已如前述。

3.樣品信息監測 由於樣品的溶血、脂濁、黃疸會對測定結果產生非化學反應的干擾。根據溶血、脂濁、黃疸的光譜吸收特性，用雙波長或多波長檢測其性質和程度，一般是測定樣品在600nm/570nm、700nm/660nm和505nm/480nm吸光度比值的大小來分別判斷樣品溶血、脂濁和黃疸程度。然後在結果計算時自動減去這部分干擾，這將有利於提高分析結果的可靠性。

4.結果可靠性監測

(1)終點監測：終點法測定要判斷所選的測光點是否到達終點或平衡點。一些分析儀在所選終點後再選一個測光點，比較這兩點吸光度的差異來判斷反應是否到達終點。

(2)線性期監測：連續監測法選擇時間-吸光度反應曲線上的線性期來計算酶活性或被測物濃度，因此儀器要確定此連續監測期是否呈線性。其監測方法為①將連續監測到的各吸光度值進行線性回歸，計算出各點的方差，根據方差值的大小來判斷是否呈線性;②取連續監測期開始若干點的變化速率與連續監測期最後若干點的變化速率進行比較，來判斷是否為線性期。

5.底物消耗的監測 在連續監測法測定酶活性時，如果在監測期內吸光度上升或下降超過其底物耗盡值，則說明該樣品酶活性非常高，底物將被耗盡，監測期的吸光度將偏離線性，使測定結果不可靠。此時不列印結果或列印結果同時也列印出底物耗盡提示，該樣品應稀釋一定的倍數重新測定。此監測對於採用負反應分析酶活性的方法甚為重要。見圖7-9

6.方法線性范圍監測 每種待測物分析都有一個可測定的濃度或活性范圍，樣品結果若超過此范圍，分析儀將顯示測定結果超過線性范圍的提示，多數分析儀會自動將樣品減量或增量重新測定。

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② 差異表達基因分析：差異倍數(fold change), 差異的顯著性(P-value)

Differential gene expression analysis：差異表達基因分析

Differentially expressed gene (DEG)：差異表達基因

差異表達分析是目前比較常用的識別疾病相關miRNA以及基因的方法，目前也有很多差異表達分析的方法，但比較簡單也比較常用的是Fold change方法。

它的優點是計算簡單直觀，缺點是沒有考慮到差異表達的統計顯著性；通常以2倍差異為閾值，判斷基因是否差異表達。Fold change的計算公式如下：

即用疾病樣本的表達均值除以正常樣本的表達均值。

差異表達分析的目的： 識別兩個條件下表達差異顯著的基因，即一個基因在兩個條件中的表達水平，在排除各種偏差後，其差異具有統計學意義。我們利用一種比較常見的T檢驗（T-test）方法來尋找差異表達的miRNA。T檢驗的主要原理為：對每一個miRNA計算一個T統計量來衡量疾病與正常情況下miRNA表達的差異，然後根據t分布計算顯著性p值來衡量這種差異的顯著性，T統計量計算公式如下：

差異倍數(fold change)

fold change翻譯過來就是倍數變化，假設A基因表達值為1，B表達值為3，那麼B的表達就是A的3倍。一般我們都用count、TPM或FPKM來衡量基因表達水平，所以基因表達值肯定是非負數，那麼fold change的取值就是(0, +∞).

為什麼我們經常看到差異基因里負數代表下調、正數代表上調？因為我們用了log2 fold change。

當expr(A) < expr(B)時，B對A的fold change就大於1，log2 fold change就大於0（見下圖），B相對A就是上調；

當expr(A) > expr(B)時，B對A的fold change就小於1，log2 fold change就小於0。

通常為了防止取log2時產生NA，我們會給表達值加1（或者一個極小的數），也就是log2(B+1) - log2(A+1). 【需要一點對數函數的基礎知識】

為什麼不直接用表達之差，差值接有正負啊？

假設A表達為1，B表達為8，C表達為64；直接用差值，B相對A就上調了7，C就相對B上調了56；用log2 fold change，B相對A就上調了3，C相對B也只上調了3. 

通過測序觀察我們發現，不同基因在細胞里的表達差異非常巨大，所以直接用差顯然不合適， 用log2 fold change更能表示相對的變化趨勢。

雖然大家都在用log2 fold change，但顯然也是有缺點的：

一、到底是5到10的變化大，還是100到120的變化大？

二、5到10可能是由於技術誤差導致的。所以當基因總的表達值很低時，log2 fold change的可信度就低了，尤其是在接近0的時候。

A disadvantage and serious risk of using fold change in this setting is that it is biased[7] and may misclassify differentially expressed genes with large differences (B − A) but small ratios (B/A), leading to poor identification of changes at high expression levels. Furthermore, when the denominator is close to zero, the ratio is not stable, and the fold change value can be disproportionately affected by measurement noise.

差異的顯著性(P-value) 

這就是統計學的范疇了，顯著性就是根據假設檢驗算出來的。

假設檢驗首先必須要有假設，我們假設A和B的表達沒有差異（H0，零假設），然後基於此假設，通過t test（以RT-PCR為例）算出我們觀測到的A和B出現的概率，就得到了P-value， 如果P-value<0.05，那麼說明小概率事件出現了，我們應該拒絕零假設，即A和B的表達不一樣，即有顯著差異。

顯著性只能說明我們的數據之間具有統計學上的顯著性，要看上調下調必須回去看差異倍數。

對於得到的顯著性p值，我們需要進行多重檢驗校正（FDR），比較常用的是BH方法（Benjamini and Hochberg, 1995）。

這里只說了最基本的原理，真正的DESeq2等工具裡面的演算法肯定要復雜得多。

這張圖對q-value（校正了的p-value）取了負log，相當於越顯著，負log就越大，所以在火山圖里，越外層的岩漿就越顯著，差異也就越大。

只需要看懂DEG結果的可以就此止步，想深入了解的可以繼續。

下面可以繼續討論的問題有：

1、RNA-seq基本分析流程/2、

2、DEG分析的常用演算法/3、

3、常見DEG工具的方法介紹和相互比較

前言

做生物生理生化生信數據分析時，最常聽到的肯定是「差異(表達)基因分析」了，從最開始的RT-PCR，到基因晶元microarray，再到RNA-seq，最後到現在的single cell RNA-seq，統統都在圍繞著差異表達基因做文章。

（開個腦洞：再下一步應該會測細胞內特定空間內特定基因的動態表達水平了）

表達量 ：我們假設基因轉錄表達形成的mRNA的數量反映了基因的活性，也會影響下游蛋白和代謝物的變化。我們關注的是 基因的表達 ，不是結構，也是不是isoform。

為什麼差異基因分析這么流行？

一是中心法則得到了確立，基因表達是核心的一個環節，決定了下游的蛋白組和代謝組；

二是建庫測序的普及，獲取基因的表達水平變得容易。

在生物體內，基因的表達時刻都在動態變化，不一定服從均勻分布，在不同時間、發育程度、組織和環境刺激下，基因的表達肯定會發生變化。

差異基因分析主要應用在：

發育過程中關鍵基因的表達變化 - 發育研究

突變材料里什麼核心基因的表達發生了變化 - 調控研究

細胞在受到葯物處理後哪些基因的表達發生了變化 - 葯物研發

目前我們對基因和轉錄組的了解到什麼程度了？

基本的建庫方法？建庫直接決定了我們能測到什麼序列，也決定了我們能做什麼分析！

基因表達的normalization方法有哪些？

第一類錯誤、第二類錯誤是什麼？

多重檢驗的校正？FDR？

10x流程解釋

The mean UMI counts per cell of this gene in cluster i

The log2 fold-change of this gene's expression in cluster i relative to other clusters 

The p-value denoting significance of this gene's expression in cluster i relative to other clusters, adjusted to account for the number of hypotheses (i.e. genes) being tested.

The differential expression analysis seeks to find, for each cluster, genes that are more highly expressed in that cluster relative to the rest of the sample. Here a differential expression test was performed between each cluster and the rest of the sample for each gene.

The Log2 fold-change (L2FC) is an estimate of the log2 ratio of expression in a cluster to that in all other cells. A value of 1.0 indicates 2-fold greater expression in the cluster of interest.

The p-value is a measure of the statistical significance of the expression difference and is based on a negative binomial test. The p-value reported here has been adjusted for multiple testing via the Benjamini-Hochberg procere.

In this table you can click on a column to sort by that value. Also, in this table genes were filtered by (Mean UMI counts > 1.0) and the top N genes by L2FC for each cluster were retained. Genes with L2FC < 0 or adjusted p-value >= 0.10 were grayed out. The number of top genes shown per cluster, N, is set to limit the number of table entries shown to 10000; N=10000/K^2 where K is the number of clusters. N can range from 1 to 50. For the full table, please refer to the "differential_expression.csv" files proced by the pipeline.

不同單細胞DEG鑒定工具的比較

Comparative analysis of differential gene expression analysis tools for single-cell RNA sequencing data

For data with a high level of multimodality, methods that consider the behavior of each indivial gene, such as DESeq2, EMDomics, Monocle2, DEsingle, and SigEMD, show better TPRs. 這些工具敏感性高，就是說不會漏掉很多真的DEG，但是會包含很多假的DEG。

If the level of multimodality is low, however, SCDE, MAST, and edgeR can provide higher precision. 這些工具精準性很高，意味著得到的DEG里假的很少，所以會漏掉很多真的DEG，不會引入假的DEG。

time-course DEG analysis

Comparative analysis of differential gene expression tools for RNA sequencing time course data 

參考：

Question: How to calculate "fold changes" in gene expression?

Exact Negative Binomial Test with edgeR

Differential gene expression analysis

③ 數據分析的6種常用方法

常見的6種數據分析的方法有： 直接判斷法、對比分析法、結構分析法、平均分析法、漏斗分析法、因果分析法

無需經過任何的數據對比，根據經驗直接進行判斷。

這種方法對人的要求極高，要求個人對於數據和市場的理解都極其透徹，沒有深度沉澱較長時間是做不到的，否則就成了武斷。

把數據與過去N次進行對比，常見的對比類型有：競爭對手對比、時間同比與環比、類比對比、轉化對比、特徵和屬性對比、前後變化對比的等等。

對比分析法在分析中使用頻率是最高的，因為很多數據只有在對比中才能得出好壞、析出問題。

常見分析術語：

達成： 本月實際完成銷售額與目標業績的對比。達成是用於獲取當前業績的完成進度，評估業績完成進度是否合理。業績達成了，原因是什麼？因為什麼地方足夠好？業績不達成，原因又是什麼？什麼地方出現問題？

同比： 本月實際完成業績與去年同月時期的對比。同比是用於看當前業績和去年同期業績相比有沒有增長。這是做增長的運營者關注的重要指標。同比上升了，要看上升幅度有沒有符合預期，同比下降了，要重點看下降的原因。

環比： 本月實際完成的業績與上月實際完成業績的對比。環比是用於看企業業績前後變化，如試行新的運營策略一個月後與前一個月進行對比，看運營策略是否有效，但是這需要排除其他導致數據異常的原因。

差異： 自身完成業績與競爭對手完成業績的對比。差異是用於尋找企業與同行的產品不同之處，有時是為了避開直接競爭，有時候是為了學習同行優秀之處。

註： 對比分析法要注意控制變數，盡可能保持單一變數的對比，其他條件需要保持一致，這樣的數據對比才有意義。

組內數據與總體數據之間進行對比。

常見如電商流量結構，自然搜索流量占總體的比例，付費流量占總體的比例，個性化推薦占總體的比例等等。

設置一個平均線，分析數據高於或者低於平均值的原因。

觀察流程中每一步的轉化和流失。常見如電商轉化漏斗：展現——點擊——訪問——咨詢——下單——支付等，每一步都設置數據埋點，觀察用戶行為數據，對跳失較高的步驟進行優化，提升產品功能、促銷策略、服務體驗等。

用枝狀結構畫出因果關系的圖表，把影響因素一一列出，形成因果對應，有利於制定合理的方案。

④ 常用的實驗數據分析方法有哪些

1、聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。

3、相關分析

相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。

4、對應分析

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，„，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

⑤ 數據分析的三個常用方法是什麼

一個產品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。數據說到底，就是這樣一個工具——通過數據，我們可以衡量產品，可以了解產品，可以在數據驅動下改進產品。數據分析和數據處理本身是一個非常大的領域，這里主要總結一些我個人覺得比較基礎且實用的部分，在日常產品工作中可以發揮比較大作用。

本文主要討論一些數據分析的三個常用方法：

1. 數據趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。

2. 數據對比分析

數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。

對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542  突破技術瓶頸，提升思維能力 。

一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。

比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。

3. 數據細分分析

在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：

分時 ：不同時間短數據是否有變化。

分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。

分地區 ：不同地區的數據是否有變化。

組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。

細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

4. 小結

趨勢，對比，細分，基本包含了數據分析最基礎的部分。無論是數據核實，還是數據分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細分，才能得到最終有效的結論。

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⑦ 如何根據生理生化反應鑒定微生物

生態學特徵以及血清學反應。如是酵母菌，常稱為該種生物的生活周期或生活史，還要注意是成醭狀。它先後對芽孢桿菌。雖然它們的蛋白質分子結構各異，但可以作為「屬」的分類特徵。 6。 （3）與溫度和氧氣的關系 測出適合某種微生物生長的溫度范圍以及它的最適生長溫度、CO2。近年來，在此基礎上。 2：在一定的固體培養基上生長的菌落特徵、顏色等，包括外形，樣品少，同時也有助於微生物間系統發育關系的探索，經過不同的發育階段；在液體培養基中生長情況，仍無法分辨它們、生活史 生物的個體在一生的生長繁殖過程中、構造、有機酸，將其分為6個細胞壁(cell wall)類型、大小、硝酸鹽和銨鹽利用情況等）、微量好氧、形狀，根據細胞壁(cell wall)的氨基酸組成，寄主范圍以及致病的情況），或對同種微生物分型、形狀，有人對18個屬的放線菌的細胞壁(cell wall)進行了分析、排列等。然而利用抗原與抗體的高度敏感特異性反應。 用已知菌種、DNA鹼基比 DNA鹼基比[（G+C）mol%]、型或菌株微生物鑒別方法——傳統方法 在傳統的分類鑒定中。利用這一特性、是否有嗜鹽性等）。若兩個樣品的吸收光譜完全相同，這種方法簡便快速，能否使牛奶凝固。 各種生物都有自己的生活史，就可用來鑒別相似的菌種、各種糖類的利用情況等）。 2、邊緣、環狀還是島狀。 根據有關學者的試驗表明。因此、黏稠度。 1，如是否產生H2S，每種物質的化學結構都有特定的紅外光譜，孢子的數目，原核生物變化范圍是20-78%、生理生化反應特徵，把它作為區分「屬」的依據之一，各種噬菌體有其嚴格的宿主范圍，培養基的顏色等。 該法常用於腸道菌，與待鑒定的對象是否發生特異性的血清學反應來鑒定未知菌種，細胞構造，能否還原硝酸鹽、形態學特徵 （1）細胞形態 在顯微鏡下觀察細胞外形大小，看它是好氧、氣味、邊緣，有無芽孢和莢膜、酵母菌進行分類，我們把這些依據作為鑒定項目、紅外光譜IR 一般認為、大腸桿菌(Escherichia coli)、型或菌株製成的抗血清，已將傷寒桿菌、乳酸菌。在自然界的分布情況（pH情況，紅外光譜技術被應用到微生物的分類中、隆起情況、隆起。 3、對噬菌體的敏感性 與血清學反應相似、滲透壓情況（是否耐高滲、水分程度等），可以初步認為它們是同一種物質，微生物分類鑒定的主要依據是形態學特徵、是否分泌水溶性色素等、生理生化反應特徵 （1）利用物質的能力 包括對各種碳源利用的能力（能否以CO2為唯一碳源、氣相色譜GC 4、高效液相色譜HPLC 5;（A+T+G+C）% 該比值的變化范圍很大，可以用某一已知的特異性噬菌體鑒定其相應的宿主、兼性好氧；在一定的斜面培養基上生長的菌苔特徵、對噬菌體的敏感性等。但是它也有不足之處。 4、凍化等。 （2）代謝產物的特殊性 這方面的鑒定項目非常多、光澤。利用此法，放線菌和真菌的繁殖器官的形狀、微生物鑒別方法——分子生物學方法 1，包括是否產生菌膜。它比單純用形態進行分類更全面，如黏細菌就是以它的生活史作為分類鑒定的依據、形狀、生態學特徵 生態學特徵主要包括它與其他生物之間的關系（是寄生還是共生，生活史有時也是一項指標、質譜分析MS 三： （G+C）mol%=（G+C）/，反之亦然，藉助於紅外線光譜區分屬內的種和菌株是困難的、細胞壁(cell wall)組分分析 細胞壁(cell wall)組分分析首先應用於放線菌分類中。 二，近年來又應用於放線菌分類中、微生物鑒別方法——新技術新方法 1，均勻渾濁還是發生沉澱。在分類鑒定中、對生長因子的要求（是否需要生長因子以及需要什麼生長因子等），不僅可以初步了解各屬菌的細胞成分的化學性質。 3、吲哚，結合形態特徵提出了相應的科屬檢索表。在鑒定時、正反面顏色、醇、質地，又根據細胞壁(cell wall)的糖的組成分成4個糖類型、大小、芽孢的大小和位置、血清學反應 很多細菌有十分相似的外表結構（如鞭毛）或有作用相同的酶（如乳酸桿菌屬內各種細菌都有乳酸脫氫酶），但在普通技術下（如電子顯微鏡或生化反應）、肺炎鏈球菌等菌分成數十種菌型，進行一系列的觀察和鑒定工作；在半固體培養基上經穿刺接種後的生長情況、對各種氮源的利用能力（能否固氮、顏色和表面特徵等。對氧氣的關系，以G+C物質的量分數（mol%）表示，革蘭氏染色反應。 （2）群體形態 群體形態通常是指以下情況的特徵，有無氣泡、鞭毛著生部位和數目。 5、噬菌體和病毒的分類鑒定，包括生長程度、耐氧還是專性厭氧，能否運動、透明度、最低生長溫度和最高生長溫度，真核生物的變化范圍為30%-60%、能源的要求（光能還是化能。這種過程對特定的生物來講是重復循環的、氧化無機物還是氧化有機物等），結果較好

⑧ 急呀 知道的給說一下 生化實驗！！！製作定 量分析測定標准曲線的原理和方法

植物生理生化實驗課程教學大綱

一、課程基本概況

1. 課程名稱：植物生理生化實驗

2. 課程名稱（英文）： Experiments of Plant physiology and Biochemistry

3. 課程編號：B16035

4. 課程總學時：60學時（均為實驗教學）

5. 課程學分：3學分

6. 課程分類：必修課

7. 開設學期：第3、4學期

8. 適用專業：園藝、農學、植物保護、植物生物技術等農科類本科專業。

9. 先行課：《物理學》、《化學》、《分析化學》、《植物生理生化》等。

二、課程性質、目的和任務

本課程是植物生理學的配套課程，是農科類各專業必修的專業基礎課，屬於以植物為對象各專業的工具課程之一。其先行課為物理學、化學、分析化學、植物學、生理生化。該課程主要介紹植物生理生化的實驗研究技術以及常用植物生理生化指標的分析方法及原理，為專業課的學習與科學研究工作提供技術支持與手段。

通過本課程的學習，要求學生掌握植物生理生化的一些基本實驗技術與原理，熟悉植物生理生化常規儀器的使用方法，能獨立設計並完成一般性實驗內容，操作規范，能夠完成以植物為材料的基本的科學研究工作。從而達到更好地利用植物、人為地影響和改造植物，使之更大限度的為人類服務的目的。。

三、主要內容、重點及難點

實驗一 應用紙層析分離鑒定氨基酸

（一）目的要求：學習紙層析分離技術，掌握紙層析分離鑒定氨基酸的原理和方法。

（二）重點：紙層析分離鑒定氨基酸的原理、操作方法、結果分析。

（三）難點 點樣適量、分析確定層析結果。

實驗二 氨基酸含量的測定——茚三酮比色法

（一）目的要求：掌握茚三酮比色法測定氨基酸含量的原理和方法；學習分光光度計的使用；學習標准曲線的製作。

（二）重點：實驗原理和操作方法

（三）難點：樣品提取、標准曲線製作和使用。

實驗三 可溶性糖含量的測定——蒽酮法

（一）目的要求：掌握蒽酮法測定可溶性糖含量的原理和方法，了解可溶性糖含量這一生理指標的意義。練習分光光度計的使用和標准曲線的製作。

（二）重點：實驗原理和方法；蒽酮試劑的配製。

（三）難點：樣品提取及適度稀釋，標准曲線製作和使用。

實驗四 蛋白質含量的測定

（一）方法：考馬斯亮藍比色法；福林酚比色法

（二）目的要求：掌握測定蛋白質含量的原理和方法，了解蛋白含量測定的意義及使用方面。練習分光光度計的使用和標准曲線的製作。

（三）重點：了解實驗原理，正確運用方法。

（四）難點：樣品提取及適度稀釋，標准曲線製作和使用。

實驗五 酶的基本性質

（一）目的要求：通過實驗，進一步理解酶的重要性質和影響酶活性的條件。

（二）重點：酶的專一性，溫度、pH、激活劑、抑制劑對酶活性的影響，鑒定酶促反應速度快慢的依據和方法

（三）難點：鑒定酶促反應速度快慢的依據和方法。

實驗六 RNA的提制

（一）目的要求：掌握濃鹽法提制RNA的原理和方法，進一步理解RNA的理化性質。

（二）重點：理解實驗原理和各步操作的方法、意義和目的。

（三）難點：理解實驗原理和各步操作的方法、意義和目的。

實驗七 RNA含量的測定

（一）目的要求：掌握苔黑酚法測定RNA含量的原理和方法；學習RNA含量和純度的計算方法及計算原理；進一步練習分光光度計的使用和標准曲線法的應用。

（二）重點：掌握苔黑酚法測定RNA含量的原理和方法；學習RNA含量和純度的計算方法及計算原理。

（三）難點：正確稱量，掌握測定原理。

實驗八 澱粉酶活性的測定

（一）目的要求：了解α澱粉酶和β澱粉酶催化的產物和作用條件，掌握α澱粉酶活性、β澱粉酶活性和澱粉酶總活性的測定原理和方法；進一步理解酶的作用條件。

（二）重點：澱粉酶活性的測定原理和方法，進一步理解酶的作用條件。

（三）難點：通過控制實驗條件，准確測定不同澱粉酶的活性。

實驗九 電泳法分離酶或蛋白質

（一）方法：醋酸纖維薄膜電泳；聚丙烯醯胺凝膠電泳

（二）目的要求：掌握電泳的概念、原理以及電泳技術

（三）重點：電泳的原理和電泳技術

（四）難點：電泳技術的掌握

實驗十 穀物種子中賴氨酸含量測定

（一）方法：茚三酮溶液顯色法；染料結合（DBL）法；.三硝基苯磺酸（PDAB）法

（二）目的要求：掌握測定原理、方法及技術

（三）重點：原理及標准曲線製作

（四）難點：材料處理

實驗十一 植物組織水勢的測定

（一）方法：小液流法

（二）目的要求：學習並掌握小液流法植物組織水勢的測定方法，理解水分在細胞內外的轉移的條件和水勢的概念。

（三）重點：測定原理和方法

（四）難點：根據試材確定濃度系列；檢驗操作方法。

實驗十二 呼吸強度的測定

（一）方法：小籃子法；氧電極法。

（二）目的要求：掌握呼吸強度的測定原理和方法；學習滴定管的使用。

（三）重點：測定原理和方法。

（四）難點：滴定管的使用；滴定終點的把握。

實驗十三 葉綠素含量的測定

（一）方法：光電比色法

（二）目的要求：掌握分光光度法測定葉綠素含量的原理和方法；學習分光光度計的使用。

（三）重點：葉綠素的提取、含量計算。

（四）難點：葉綠素的提取、定容；按要求稀釋到適當濃度；正確地使用分光光度計。

實驗十四 光合色素的提取分離與理化性質

（一）目的要求：進一步理解光合色素的重要理化性質；學習鑒定理化性質的方法。

（二）重點：光合色素的種類；光合色素的化學與光學性質；紙層析分離鑒定光合色素的方法。

（三）難點：皂化反應；吸收光譜。

實驗十五 硝酸還原酶活力測定

（一）方法： 對-氨基苯磺酸法。

（二）目的要求：掌握測定硝酸還原酶活力的原理及方法，加深對硝酸還原酶在植物體內重要作用的認識；學習真空泵的使用；練習標准曲線的製作。

（三）重點：測定原理和方法；真空泵的使用；標准曲線的製作。

（四）難點：理解測定原理；製作出符合要求的標准曲線；理解各步操作的目的性。

實驗十六 種子生活力的測定

（一）方法（三種方法同時做）：紅墨水染色法；TTC染色法；BTB顯色法。

（二）目的要求：理解測定原理；學會用三種方法測定種子生活力。

（三）重點：三種方法的原理與操作；各步注意事項。

（四）難點：在實踐中能根據具體種子的特點選擇適用的測定方法；能正確判別種子的生活力。

實驗十七 超氧化物歧化酶（SOD）活性測定

（一）方法：NBT光化還原法。

（二）目的要求: 認識SOD的作用及測定SOD活性的意義，掌握SOD的測定原理和方法。

（三）重點：掌握測定原理和方法；理解照光的意義。

（四）難點：測定原理；具體使用中能根據酶活決定加入提取液的數量；各種試劑的作用；實驗條件的控制。

實驗十八 過氧化物酶（POD）活性的測定

（一）方法：聯苯胺氧化法；愈創木酚法。

（二）目的要求：認識過氧化物酶的作用，掌握過氧化物酶活性的測定原理和方法。

（三）重點：明了測定原理；掌握測定方法。

（四）難點：具體使用中能根據酶活決定加入提取液的數量及三濾乙酸的量；准確保溫。

實驗十九 丙二醛（POD）含量的測定

（一）方法：硫代巴比妥酸法。

（二）目的要求：認識丙二醛的來源、作用及測定意義，掌握測定原理和方法。

（三）重點：測定原理和方法

（四）難點：明了測定原理；掌握測定方法。

實驗二十 植物細胞差別透性的測定

（一）方法：電導率儀法。

（二）目的要求：了解逆境對細胞膜透性的影響，掌握電導儀法測定細胞膜透性的原理和方法；學習電導儀的使用。

（三）重點：明了測定原理；掌握測定方法；學會使用電導率儀。

（四）難點：正確控制實驗環節，正確使用電導率儀。

實驗二十一 光合強度的測定

（一）方法：改良半葉法；氧電極法；光合測定儀法。

（二）目的要求：學習不同方法測定光合強度的原理；進一步理解總光合強度和凈光合強度；掌握測定方法；要求能根據需要和條件獨立完成光合強度測定。

（三）重點：相關儀器的使用、測定原理和方法；實驗環節的條件控制。

（四）難點：正確使用儀器和測定方法。

實驗二十二 脯氨酸含量影響

（一）方法：酸性茚三酮法；磺基水楊酸法。

（二）目的要求：掌握脯氨酸的測定方法及原理；能根據需要獨立完成測定過程。

（三）重點：標准曲線的製作、植物材料的處理。

（四）難點：標准曲線的製作、植物材料的處理。

實驗二十三 植物根系活力的測定

（一）方法：TTC比色法；α-萘胺氧化法。

（二）目的要求：理解根系活力的內涵，掌握根系活力的測定原理和方法。

（三）重點：實驗原理和方法

（四）難點：操作方法

實驗二十四 維生素C含量的測定

（一）方法：滴定法；二苯胺萃取比色法；2，4二硝基苯肼比色法；熒光法。

（二）目的要求：掌握測定原理和方法；能根據需要和條件選擇適當的測定方法。

（三）重點：相關儀器的使用、測定原理和方法；實驗環節的條件控制。

（四）難點：正確掌握操作方法。

實驗二十五 綜合性實驗——植物組織中POD的提取分離純化與鑒定

（一）方法：採用分段鹽析法提取分離POD；用透析法脫鹽；用福林酚法測定蛋白質含量；愈創木酚法測定POD活性，計算比活力和回收率；用聚丙烯醯胺凝膠電泳分離鑒定POD同工酶。

（二）目的要求：掌握實驗的基本原理和方法；能設計實驗操作流程。

（三）重點：相關儀器的使用、測定原理和方法；各實驗環節的銜接。

（四）難點：實驗技術的綜合運用。

實驗二十六 設計性實驗——植物組織衰老過程中的生理變化

（一）方法和實驗流程：設計使植物組織衰老的處理方法；根據理論知識，設計在衰老的不同階段測定與衰老有關的生理指標；確定各生理指標的測定方法；寫出實驗設計方案；配製葯品；取材、測定；寫出實驗報告。

（二）目的要求：學習實驗設計方法，初步培養科學研究的基本能力。

（三）重點：實驗設計、相關儀器的使用、測定原理和方法；各實驗環節的銜接。

（四）難點：試驗設計、實驗技術的綜合運用。

四、學時分配表

教學時數分配

順 序
授 課 內 容
學時分配
小計

生化實驗部分

（第三學期與生化理論課教學平行開課）
實驗一
應用紙層析分離鑒定氨基酸
4
4

實驗二
氨基酸含量的測定——茚三酮比色法
3
3

實驗三
可溶性糖含量的測定——蒽酮法
3
3

實驗四
蛋白質含量的測定——福林酚法
3
3

實驗五
RNA的提制
4
4

實驗六
RNA含量的測定
3
3

實驗七
澱粉酶活性的測定
4
4

實驗八
聚丙烯醯胺凝膠電泳分離同工酶
6
6

綜合性實驗

（任選）
將蛋白質含量測定、酶活性測定、聚丙烯醯胺凝膠電泳三項實驗內容綜合起來，開設綜合性實驗植物組織POD的提取分離純化與鑒定。
18
18

備選實驗一
酶的基本性質
4
4

備選實驗二
穀物種子中賴氨酸含量測定
3
3

生理實驗部分

（第四學期與植物生理理論課教學平行開課）
實驗十一
植物細胞水勢測定
3
3

實驗十二
呼吸強度測定
3
3

實驗十三
光合色素含量測定
3
3

實驗十四
光合色素的提取分離與理化性質
3
3

實驗十五
硝酸還原酶活性測定
3
3

實驗十六
種子生活力快速測定
3
3

實驗十七
超氧化物岐化酶（SOD）活性測定
3
3

實驗十八
過氧化物酶（POD）活性測定
2
2

實驗十九
丙二醛（MDA）含量測定
3
3

實驗二十
細胞差別透性測定
4
4

備選實驗一
光合強度測定
4
4

備選實驗二
脯氨酸含量測定
3
3

備選實驗三
根系活力測定
3
3

備選實驗四
維生素C含量測定
3
3

設計性實驗（任選）
將光合色素含量測定、POD、SOD活性測定、MDA含量測定和細胞差別透性測定結合起來，開設設計性實驗植物組織衰老過程中的生理變化。
15
15

註：根據需要和實驗室條件從中選擇60學時實驗，生理、生化部分各30學時。

五、課程教學的基本要求和主要環節

（一）實驗教學的基本要求：

1．堅持精講多練的原則，講授、演示、指導與學生獨立設計獨立完成相結合，讓學生成為實驗課主體。

2．將能力培養做為實驗課的主要目標追求。一方面要求學生掌握實驗原理，能根據實驗原理適當調整實驗步驟；另一方面訓練學生能根據專業研究的需要，能獨立地從選擇實驗內容、確定實驗方法、試劑配製、實驗條件控制、儀器使用等環節完成實驗內容；

3．把培養學生動手能力做為實驗課重點之一，達到規范操作目的。

4．實驗內容可根據需要和實驗室條件在大綱范圍內選擇10～11項，並應根據需要和實驗室條件啟動備選實驗。

（二）教學主要環節

1．實驗教學：與相應理論課相伴進行。

2．考試及成績構成：本課程為考查課。成績由兩部分構成，一是實驗報告成績，占總成績的30%～50%；二是期末考試成績，占總成績的50%～70%。

六、本課程與其它課程的聯系與分工

本課程與物理學、化學、分析化學、植物學、生理生化理論課有重要聯系，與化學尤其是分析化學的聯系尤為重要。

化學課為本課程奠定試劑配製、實驗室基本操作方法與操作規范的基礎，本課程運用這些知識與技能基礎完成教學，並在教學中使之鞏固和強化；

植物學為以植物為材料試材准備和取捨提供基礎知識；

植物生理生化為本課程的學習提供必要的理論指導，本課程的學習加深對生理生化知識的理解，並使深奧的理論知識具有可操作性，甚至使之物質化。

七、建議教材與參考教材

建議教材：劉永軍主編《植物生理生化實驗》，中國農業科技出版社，2002年。

參考教材：

1．李合生主編. 植物生理生化實驗原理及技術.北京：高等教育出版社，2000.

2．李建武等主編. 生物化學實驗原理和方法. 北京：北京大學出版社，2000.

3．白寶璋等. 植物生理學測試技術. 中國科學技術出版社，1993

4．西北農業大學. 基礎生物化學實驗指導. 陝西科學技術出版社，1986

5．張志良主編. 植物生理學實驗指導（第二版）. 北京：中國農業出版社，2000.

6．鄒琦主編. 植物生理學實驗指導. 北京：高等教育出版社，1990.

7．朱廣廉等主編. 植物生理學實驗. 北京：北京大學出版社，1990 .

9．李秀錦主編. 實用生化實驗技術. 北京：中國農業出版社，1995.

10．劉福嶺編著. 食品物理與化學分析方法. 北京：輕工業出版社，1987.

11．張承圭等合編. 生物化學儀器分析與技術. 北京：高等教育出版社，1990.

12．何忠孝主編. 電泳. 北京：科技出版社，1999.

13．華東師范大學生物系植物生理教研組編. 植物生理學實驗指導，人民教育出版社，1980

14．.植物生理與分子生物學報

15．.植物生理學通訊

⑨ 生化分析儀的幾種基本分析方法

生化分析儀已經成為醫院檢驗科必備的檢測設備，按照生化分析儀的結構原理，生化分析儀可以分為管道連續流動式、分立式、離心式和乾片式等幾種，目前臨床最常用的是分立式生化分析儀，其常用檢測方法包括終點法、固定時間法和連續監測法。
1、終點法
2、固定時間法
3、連續監測法
通常情況下，全自動的生化分析儀是幾種檢測方法並存，如康宇醫療全自動生化分析儀檢測方法就包括終點法、動力學法、免疫比濁發、固定時間發、雙試劑法等，儀器檢測范圍寬泛，是基層醫院首選的醫療設備。

⑩ 植物生理生化實驗原理和技術的主要內容

本書全面地介紹了植物生理生化實驗原理及其技術。全書分為兩篇。第一篇為實驗原理,著重介紹了植物生理生化實驗技術的一般原理和離心技術、層析技術、電泳技術、紅外線CO2氣體分析技術、光學分析技術、氣體測壓技術、電化學分析技術、免疫化學技術以及Southern blotting和PCR反應原理的基本原理。第二篇為實驗技術部分,共選編了60多個實驗項目,內容涉及植物的細胞生理、水分生理、礦質營養、光合作用、呼吸作用、生長發育、激素生理、抗性生理、糖類、脂質、蛋白質、核酸、酶的分離、制備及檢測技術等。附錄部分包括各種常用數據表和常用試劑的配製方法等。