生理生化数据分析用的方法

① 常用生化检测项目分析方法举例及参数设置

常用生化检测项目分析方法举例及参数设置

常用生化检测项目有哪些你知道吗?你对常用生化检测项目了解吗?下面是我为大家带来的关于常用生化检测项目分析方法举例及参数设置的知识，欢迎阅读。

一、常用生化检测项目

1.终点法检测常用的有总胆红素(氧化法或重氮法)、结合胆红素(氧化法或重氮法)、血清总蛋白(双缩脲法)、血清白蛋白(溴甲酚氯法)、总胆汁酸(酶法)、葡萄糖(葡萄糖氧化酶法)、尿酸(尿酸酶法)、总胆固醇(胆固醇氧化酶法)、甘油三酯(磷酸甘油氧化酶酶法)、高密度脂蛋白胆固醇(直接测定法)、钙(偶氮砷Ⅲ法)、磷(紫外法)、镁(二甲苯胺蓝法)等。以上项目中，除钙、磷和镁基本上还使用单试剂方式分析因而采用一点终点法外，其它测定项目都可使用双试剂故能选用两点终点法，包括总蛋白、白蛋白测定均已有双试剂可用。

2.固定时间法苦味酸法测定肌酐采用此法。

3.连续监测法对于酶活性测定一般应选用连续监测法，如丙氨酸氨基转移酶、天冬氨酸氨基转移酶、乳酸脱氢酶、碱性磷酸酶、γ谷氨氨酰基转移酶、淀粉酶和肌酸激酶等。一些代谢物酶法测定的项目如己糖激酶法测定葡萄糖、脲酶偶联法测定尿素等，也可用连续监测法。

4.透射比浊法透射比浊法可用于测定产生浊度反应的项目，多数属免疫比浊法，载脂蛋白、免疫球蛋白、补体、抗"O"、类风湿因子，以及血清中的其他蛋白质如前白蛋白、结合珠蛋白、转铁蛋白等均可用此法。

二、分析参数设置

分析仪的一些通用操作步骤如取样、冲洗、吸光度检测、数据处理等，其程序均已经固化在存储器里，用户不能修改。各种测定项目的分析参数(analysisparamete)大部分也已设计好，存于磁盘中，供用户使用;目前大多数生化分析仪为开放式，用户可以更改这些参数。生化分析仪一般另外留一些检测项目的空白通道，由用户自己设定分析参数。因此必须理解各参数的确切意义。

一、分析参数介绍

(一)必选分析参数

这类参数是分析仪检测的前提条件，没有这些参数无法进行检测。

1.试验名称 试验名称(test code)是指测定项目的标示符，常以项目的英文缩写来表示。

2.方法类型(也称反应模式) 方法类型(assay)有终点法、两点法、连续监测法等，根据被检物质的检测方法原理选择其中一种反应类型。

3.反应温度 一般有30℃、37℃可供选择，通常固定为37℃。

4.主波长 主波长(primary wavelength)是指定一个与被测物质反应产物的光吸收有关的波长。

5.次波长 次波长(secondary wavelength)是在使用双波长时，要指定一个与主波长、干扰物质光吸收有关的波长。

6.反应方向 反应方向(response direction)有正向反应和负向反应两种，吸光度增加为正向反应，吸光度下降为负向反应。

7.样品量 样品量(sampling volum)一般是2μl～35μl，以0.1μl步进，个别分析仪最少能达到1.6μl。可设置常量、减量和增量。

8. 第一试剂量 第一试剂量(first regengt volum)一般是20～300μl，以1μl步进。

9. 第二试剂量 第二试剂量(second regengt volum)一般也是20～300μl，以1μl步进。

10.总反应容量 总反应容量(total reacting volum)在不同的分析仪有一个不同的规定范围，一般是180～350μl，个别仪器能减少至120μl。总反应容量太少无法进行吸光度测定。

11.孵育时间 孵育时间(incubate time)在终点法是样品与试剂混匀开始至反应终点为止的时间，在两点法是第一个吸光度选择点开始至第二个吸光度选择点为止的时间。

12.延迟时间 延迟时间(delay time)在连续监测法中样品与反应试剂(第二试剂)混匀开始至连续监测期第一个吸光度选择点之间的时间。

13.连续监测时间 连续监测时间(continuous monitoring time)在延迟时间之后即开始，一般为60～120s，不少于4个吸光度检测点(3个吸光度变化值)。

14.校准液个数及浓度 校准曲线线性好并通过坐标零点的，可采用一个校准液(calibrator);线性好但不通过坐标零点，应使用两个校准液;对于校准曲线呈非线性者，必须使用两个以上校准液。每一个校准液都要有一个合适的浓度。

15.校准K值或理论K值 通过校准得到的K值为校准K值(calibrate coefficient)或由计算得出的K值为理论K值。

16.线性范围 即方法的线性范围(linearity range)，超过此范围应增加样品量或减少样品量重测。与试剂/样品比值有关。

17.小数点位数 检测结果的小数点位数(decimal point digit)。

(二)备选分析参数

这类分析参数与检测结果的准确性有关，一般来说不设置这类分析参数，分析仪也能检测出结果，但若样品中待测物浓度太高等，检测结果可能不准确。

1.样品预稀释 设置样品量、稀释剂量和稀释后样品量三个数值，便可在分析前自动对样品进行高倍稀释。

2.底物耗尽值 底物耗尽值(substrate exhaust limit)在负反应的酶活性测定中，可设置此参数，以规定一个吸光度下降限。若低于此限时底物已太少，不足以维持零级反应而导致检测结果不准确。

3.前区检查 免疫比浊法中应用，以判断是否有抗原过剩。将终点法最后两个吸光度值的差别(ΔA)设置一个限值，如果后一点的吸光度比前一点低，表示已有抗原过剩，应稀释样品后重测。

4.试剂空白吸光度范围 超过此设定范围表示试剂已变质，应更换合格试剂。

5.试剂空白速率 连续监测法中使用，是试剂本身在监测过程中没有化学反应时的变化速率。

6.方法学补偿系数 用于校准不同分析方法间测定结果的一致性，有斜率和截距两个参数。

7.参考值范围 对超过此范围的测定结果，仪器会打印出提示。

(三)某些参数的特殊意义

1.最小样品量 最小样品量是指分析仪进样针能在规定的误差范围内吸取的最小样品量。一般分析仪的最小样品量是2μl，目前也有小至1.6μl的。在样品含高浓度代谢产物或高活性酶浓度的情况下往往需采用分析仪的最小样品量作为减量参数，从而使分析仪检测范围(与线性范围不同)的上限得以扩大。

2.最大试剂量 方法灵敏度很高而线性上限低的检测项目，如血清白蛋白的溴甲酚氯法测定，以往手工法操作时样品量10μl，试剂量4ml，这样试剂量/样品量比例(R/S)为200，线性上限则为60g/L。此法移植到分析仪上后，R/S却很难达到200，致使线性上限变低。因此对这类检测项目最大试剂量非常重要。

3.弹性速率 在酶活性测定中，当酶活性太高，在连续监测期中已不呈线性反应时，有些仪器具有弹性速率(flexrate)功能，能自动选择反应曲线上连续监测期中仍呈线性的吸光度数据计算结果，使酶活性测定的线性范围得以扩大。如AST可从1000U/L扩展至4000U/L，从而减少稀释及重测次数、降低成本。

4.试剂空白速率 当样品中存在胆红素时，胆红素对碱性苦味酸速率法或两点法测定肌酐有负干扰。因为胆红素在肌酐检测的波长505nm有较高光吸收，而且胆红素在碱性环境中可被氧化转变，因而在肌酐反应过程中胆红素的光吸收呈下降趋势。若在加入第一试剂后一段时间内设置试剂空白速率，因为此段中苦味酸尚未与肌酐反应，而胆红素在第一试剂的碱性环境中已同样被氧化转变，因而以第二试剂加入后的速率变化，减去试剂空白速率变化，便可消除胆红素的负干扰，见图7-8。

二、单波长和双波长方式

(一)概念

采用一个波长检测物质的光吸收强度的`方式称为单波长(mono-wavelength)方式。当反应液中含有一种组分，或在混合反应液中待测组分的吸收峰与其它共存物质的吸收波长无重叠时，可以选用。在吸光度检测中，使用一个主波长和一个次波长的称双波长方式。当反应液中存在干扰物的较大吸收、从而影响测定结果的准确性时，采用双波长方式更好。

(二)双波长的作用

双波长(di-wavelength)测定优点是①消除噪音干扰;②减少杂散光影响;③减少样品本身光吸收的干扰。从光源，到比色杯、单色器、检测器的整个光路系统中，均存在着随时间发生变化的不稳定的检测信号，即噪音，而双波长检测是同时进行的，两种波长检测产生的噪音基本上相同，因而能消除噪音干扰。当样品中存在非化学反应的干扰物如甘油三酯、血红蛋白、胆红素等时，会产生非特异性的光吸收，而干扰测定结果的准确性。采用双波长方式测定可以部分消除这类干扰，提高检测的准确性。

(三)次波长的确定方法

当被测物的主波长确定之后，再选择次波长。如根据甘油三酯等干扰物吸收光谱特征，选择次波长，使干扰物在主、次波长处有尽可能相同的光吸收值，而被测物在主、次波长处的光吸收值应有较大的差异。一般来说，次波长应大于主波长100nm。以主波长与次波长吸光度差来计算结果。

(四)双波长的具体应用

对于某些反应速度快且无法设置为两点终点法的分析项目，尤其是单试剂分析中，可以利用双波长的方式来部分消除样品本身的光吸收干扰。目前用单试剂法测定的项目应用双波长的为血清总蛋白(双缩脲法)主波长500nm，次波长576nm;血清白蛋白(溴甲酚氯法)主、次波长分别为600和700nm;钙(偶氮砷Ⅲ法)主、次波长分别为 660、770nm;磷(紫外比色法)主、次波长为340、405nm，镁(二甲苯胺蓝法)主、次波长为505和 600nm。

三、单试剂和双试剂方式

反应过程中只加一次试剂称单试剂方式，加两次试剂便为双试剂方式。目前的生化分析仪大多可用双试剂方式分析，其优点是：①可提高试剂的稳定性，多数双试剂混合成单一工作试剂时，其稳定时间缩短;②能设置两点终点法，来消除来自样品本身的光吸收干扰;③在某些项目检测时能消除非特异性化学反应的干扰。如血清ALT测定，血清中的内源性丙酮酸及其它酮酸也可与试剂中的指示酶(乳酸脱氢酶)起反应，使结果偏高。若先加入缺乏α-酮戊二酸的第一试剂，使其它酮酸与指示酶反应之后再加入含有α-酮戊二酸的第二试剂，启动真正的ALT酶促反应生成丙酮酸，而丙酮酸与乳酸脱氢酶的反应消耗的NAD+能真正反映ALT的活性，从而消除以上副反应的影响。

四、测定过程的自动监测

各种自动生化分析仪或多或少都具有对测定过程进行各种监测的功能，以便在没有人"监督"化学反应的情况下提高检测的准确性。高档分析仪的监测功能更强。

1.试剂空白监测 每种试剂都有一定的空白吸光度范围，试剂空白吸光度的改变往往提示着该试剂的变质：如利用Trinder反应为原理的检测试剂会因酚被氧化为醌而变为红色;碱性磷酸酶、γ-谷氨酰转移酶、淀粉酶等检测试剂会因基质分解出硝基酚或硝基苯胺而变黄;有些试剂久置后变浑浊。这些情况均可使空白吸光度升高。丙氨酸氨基转移酶、天冬氨酸氨基转移酶等负反应检测项目，其试剂在放置过程中空白吸光度会因NADH自行氧化为NAD+而下降等。

试剂空白的测定方法有两种：①每瓶试剂在使用前通过对试剂空白校准来确定试剂空白吸光度，这种方式适用于先取样品后加试剂的分析仪。②每个样品测定前均检测试剂空白吸光度，适用于先加试剂后取样品的分析仪。

2.试剂空白变化速率监测 一些酶试剂在反应温度下不稳定，其空白吸光度可随着时间逐渐发生变化，这种变化的主要原因与工具酶或辅酶的纯度有关，且因试剂的组成和生产厂家的不同而不同。这种变化会影响测定结果的准确性，一般使结果偏高。如果设置此项监测，分析仪在结果计算时会自动减去试剂空白变化速率。在以监测NAD(P)H减少为指示反应的酶活性测定中，空白速率可监测并消除由NADH自身氧化所造成的吸光度下降;在色素原为底物的酶活性测定中，空白速率可监测并消除底物自身分解造成的吸光度升高。有关空白速率监测在胆红素对碱性苦味酸速率法测定肌酐负干扰消除中的作用，已如前述。

3.样品信息监测 由于样品的溶血、脂浊、黄疸会对测定结果产生非化学反应的干扰。根据溶血、脂浊、黄疸的光谱吸收特性，用双波长或多波长检测其性质和程度，一般是测定样品在600nm/570nm、700nm/660nm和505nm/480nm吸光度比值的大小来分别判断样品溶血、脂浊和黄疸程度。然后在结果计算时自动减去这部分干扰，这将有利于提高分析结果的可靠性。

4.结果可靠性监测

(1)终点监测：终点法测定要判断所选的测光点是否到达终点或平衡点。一些分析仪在所选终点后再选一个测光点，比较这两点吸光度的差异来判断反应是否到达终点。

(2)线性期监测：连续监测法选择时间-吸光度反应曲线上的线性期来计算酶活性或被测物浓度，因此仪器要确定此连续监测期是否呈线性。其监测方法为①将连续监测到的各吸光度值进行线性回归，计算出各点的方差，根据方差值的大小来判断是否呈线性;②取连续监测期开始若干点的变化速率与连续监测期最后若干点的变化速率进行比较，来判断是否为线性期。

5.底物消耗的监测 在连续监测法测定酶活性时，如果在监测期内吸光度上升或下降超过其底物耗尽值，则说明该样品酶活性非常高，底物将被耗尽，监测期的吸光度将偏离线性，使测定结果不可靠。此时不打印结果或打印结果同时也打印出底物耗尽提示，该样品应稀释一定的倍数重新测定。此监测对于采用负反应分析酶活性的方法甚为重要。见图7-9

6.方法线性范围监测 每种待测物分析都有一个可测定的浓度或活性范围，样品结果若超过此范围，分析仪将显示测定结果超过线性范围的提示，多数分析仪会自动将样品减量或增量重新测定。

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② 差异表达基因分析：差异倍数(fold change), 差异的显着性(P-value)

Differential gene expression analysis：差异表达基因分析

Differentially expressed gene (DEG)：差异表达基因

差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法，目前也有很多差异表达分析的方法，但比较简单也比较常用的是Fold change方法。

它的优点是计算简单直观，缺点是没有考虑到差异表达的统计显着性；通常以2倍差异为阈值，判断基因是否差异表达。Fold change的计算公式如下：

即用疾病样本的表达均值除以正常样本的表达均值。

差异表达分析的目的： 识别两个条件下表达差异显着的基因，即一个基因在两个条件中的表达水平，在排除各种偏差后，其差异具有统计学意义。我们利用一种比较常见的T检验（T-test）方法来寻找差异表达的miRNA。T检验的主要原理为：对每一个miRNA计算一个T统计量来衡量疾病与正常情况下miRNA表达的差异，然后根据t分布计算显着性p值来衡量这种差异的显着性，T统计量计算公式如下：

差异倍数(fold change)

fold change翻译过来就是倍数变化，假设A基因表达值为1，B表达值为3，那么B的表达就是A的3倍。一般我们都用count、TPM或FPKM来衡量基因表达水平，所以基因表达值肯定是非负数，那么fold change的取值就是(0, +∞).

为什么我们经常看到差异基因里负数代表下调、正数代表上调？因为我们用了log2 fold change。

当expr(A) < expr(B)时，B对A的fold change就大于1，log2 fold change就大于0（见下图），B相对A就是上调；

当expr(A) > expr(B)时，B对A的fold change就小于1，log2 fold change就小于0。

通常为了防止取log2时产生NA，我们会给表达值加1（或者一个极小的数），也就是log2(B+1) - log2(A+1). 【需要一点对数函数的基础知识】

为什么不直接用表达之差，差值接有正负啊？

假设A表达为1，B表达为8，C表达为64；直接用差值，B相对A就上调了7，C就相对B上调了56；用log2 fold change，B相对A就上调了3，C相对B也只上调了3. 

通过测序观察我们发现，不同基因在细胞里的表达差异非常巨大，所以直接用差显然不合适， 用log2 fold change更能表示相对的变化趋势。

虽然大家都在用log2 fold change，但显然也是有缺点的：

一、到底是5到10的变化大，还是100到120的变化大？

二、5到10可能是由于技术误差导致的。所以当基因总的表达值很低时，log2 fold change的可信度就低了，尤其是在接近0的时候。

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.

差异的显着性(P-value) 

这就是统计学的范畴了，显着性就是根据假设检验算出来的。

假设检验首先必须要有假设，我们假设A和B的表达没有差异（H0，零假设），然后基于此假设，通过t test（以RT-PCR为例）算出我们观测到的A和B出现的概率，就得到了P-value， 如果P-value<0.05，那么说明小概率事件出现了，我们应该拒绝零假设，即A和B的表达不一样，即有显着差异。

显着性只能说明我们的数据之间具有统计学上的显着性，要看上调下调必须回去看差异倍数。

对于得到的显着性p值，我们需要进行多重检验校正（FDR），比较常用的是BH方法（Benjamini and Hochberg, 1995）。

这里只说了最基本的原理，真正的DESeq2等工具里面的算法肯定要复杂得多。

这张图对q-value（校正了的p-value）取了负log，相当于越显着，负log就越大，所以在火山图里，越外层的岩浆就越显着，差异也就越大。

只需要看懂DEG结果的可以就此止步，想深入了解的可以继续。

下面可以继续讨论的问题有：

1、RNA-seq基本分析流程/2、

2、DEG分析的常用算法/3、

3、常见DEG工具的方法介绍和相互比较

前言

做生物生理生化生信数据分析时，最常听到的肯定是“差异(表达)基因分析”了，从最开始的RT-PCR，到基因芯片microarray，再到RNA-seq，最后到现在的single cell RNA-seq，统统都在围绕着差异表达基因做文章。

（开个脑洞：再下一步应该会测细胞内特定空间内特定基因的动态表达水平了）

表达量 ：我们假设基因转录表达形成的mRNA的数量反映了基因的活性，也会影响下游蛋白和代谢物的变化。我们关注的是 基因的表达 ，不是结构，也是不是isoform。

为什么差异基因分析这么流行？

一是中心法则得到了确立，基因表达是核心的一个环节，决定了下游的蛋白组和代谢组；

二是建库测序的普及，获取基因的表达水平变得容易。

在生物体内，基因的表达时刻都在动态变化，不一定服从均匀分布，在不同时间、发育程度、组织和环境刺激下，基因的表达肯定会发生变化。

差异基因分析主要应用在：

发育过程中关键基因的表达变化 - 发育研究

突变材料里什么核心基因的表达发生了变化 - 调控研究

细胞在受到药物处理后哪些基因的表达发生了变化 - 药物研发

目前我们对基因和转录组的了解到什么程度了？

基本的建库方法？建库直接决定了我们能测到什么序列，也决定了我们能做什么分析！

基因表达的normalization方法有哪些？

第一类错误、第二类错误是什么？

多重检验的校正？FDR？

10x流程解释

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.

不同单细胞DEG鉴定工具的比较

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. 这些工具敏感性高，就是说不会漏掉很多真的DEG，但是会包含很多假的DEG。

If the level of multimodality is low, however, SCDE, MAST, and edgeR can provide higher precision. 这些工具精准性很高，意味着得到的DEG里假的很少，所以会漏掉很多真的DEG，不会引入假的DEG。

time-course DEG analysis

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

参考：

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

Exact Negative Binomial Test with edgeR

Differential gene expression analysis

③ 数据分析的6种常用方法

常见的6种数据分析的方法有： 直接判断法、对比分析法、结构分析法、平均分析法、漏斗分析法、因果分析法

无需经过任何的数据对比，根据经验直接进行判断。

这种方法对人的要求极高，要求个人对于数据和市场的理解都极其透彻，没有深度沉淀较长时间是做不到的，否则就成了武断。

把数据与过去N次进行对比，常见的对比类型有：竞争对手对比、时间同比与环比、类比对比、转化对比、特征和属性对比、前后变化对比的等等。

对比分析法在分析中使用频率是最高的，因为很多数据只有在对比中才能得出好坏、析出问题。

常见分析术语：

达成： 本月实际完成销售额与目标业绩的对比。达成是用于获取当前业绩的完成进度，评估业绩完成进度是否合理。业绩达成了，原因是什么？因为什么地方足够好？业绩不达成，原因又是什么？什么地方出现问题？

同比： 本月实际完成业绩与去年同月时期的对比。同比是用于看当前业绩和去年同期业绩相比有没有增长。这是做增长的运营者关注的重要指标。同比上升了，要看上升幅度有没有符合预期，同比下降了，要重点看下降的原因。

环比： 本月实际完成的业绩与上月实际完成业绩的对比。环比是用于看企业业绩前后变化，如试行新的运营策略一个月后与前一个月进行对比，看运营策略是否有效，但是这需要排除其他导致数据异常的原因。

差异： 自身完成业绩与竞争对手完成业绩的对比。差异是用于寻找企业与同行的产品不同之处，有时是为了避开直接竞争，有时候是为了学习同行优秀之处。

注： 对比分析法要注意控制变量，尽可能保持单一变量的对比，其他条件需要保持一致，这样的数据对比才有意义。

组内数据与总体数据之间进行对比。

常见如电商流量结构，自然搜索流量占总体的比例，付费流量占总体的比例，个性化推荐占总体的比例等等。

设置一个平均线，分析数据高于或者低于平均值的原因。

观察流程中每一步的转化和流失。常见如电商转化漏斗：展现——点击——访问——咨询——下单——支付等，每一步都设置数据埋点，观察用户行为数据，对跳失较高的步骤进行优化，提升产品功能、促销策略、服务体验等。

用枝状结构画出因果关系的图表，把影响因素一一列出，形成因果对应，有利于制定合理的方案。

④ 常用的实验数据分析方法有哪些

1、聚类分析

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。

3、相关分析

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。

4、对应分析

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

⑤ 数据分析的三个常用方法是什么

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。

本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法：

1. 数据趋势分析

趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。

比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。

2. 数据对比分析

数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。

对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542  突破技术瓶颈，提升思维能力 。

一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。

比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。

3. 数据细分分析

在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：

分时 ：不同时间短数据是否有变化。

分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。

分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。

分地区 ：不同地区的数据是否有变化。

组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。

细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

4. 小结

趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。

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⑥ 3种不同处理和CK组，在12h等6个时间处理植物并测定生理生化指标。不知道怎么用SPSS分析数据。求大侠帮忙

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⑦ 如何根据生理生化反应鉴定微生物

生态学特征以及血清学反应。如是酵母菌，常称为该种生物的生活周期或生活史，还要注意是成醭状。它先后对芽孢杆菌。虽然它们的蛋白质分子结构各异，但可以作为“属”的分类特征。 6。 （3）与温度和氧气的关系 测出适合某种微生物生长的温度范围以及它的最适生长温度、CO2。近年来，在此基础上。 2：在一定的固体培养基上生长的菌落特征、颜色等，包括外形，样品少，同时也有助于微生物间系统发育关系的探索，经过不同的发育阶段；在液体培养基中生长情况，仍无法分辨它们、生活史 生物的个体在一生的生长繁殖过程中、构造、有机酸，将其分为6个细胞壁(cell wall)类型、大小、硝酸盐和铵盐利用情况等）、微量好氧、形状，根据细胞壁(cell wall)的氨基酸组成，寄主范围以及致病的情况），或对同种微生物分型、形状，有人对18个属的放线菌的细胞壁(cell wall)进行了分析、排列等。然而利用抗原与抗体的高度敏感特异性反应。 用已知菌种、DNA碱基比 DNA碱基比[（G+C）mol%]、型或菌株微生物鉴别方法——传统方法 在传统的分类鉴定中。利用这一特性、是否有嗜盐性等）。若两个样品的吸收光谱完全相同，这种方法简便快速，能否使牛奶凝固。 各种生物都有自己的生活史，就可用来鉴别相似的菌种、各种糖类的利用情况等）。 2、边缘、环状还是岛状。 根据有关学者的试验表明。因此、黏稠度。 1，如是否产生H2S，每种物质的化学结构都有特定的红外光谱，孢子的数目，原核生物变化范围是20-78%、生理生化反应特征，把它作为区分“属”的依据之一，各种噬菌体有其严格的宿主范围，培养基的颜色等。 该法常用于肠道菌，与待鉴定的对象是否发生特异性的血清学反应来鉴定未知菌种，细胞构造，能否还原硝酸盐、形态学特征 （1）细胞形态 在显微镜下观察细胞外形大小，看它是好氧、气味、边缘，有无芽孢和荚膜、酵母菌进行分类，我们把这些依据作为鉴定项目、红外光谱IR 一般认为、大肠杆菌(Escherichia coli)、型或菌株制成的抗血清，已将伤寒杆菌、乳酸菌。在自然界的分布情况（pH情况，红外光谱技术被应用到微生物的分类中、隆起情况、隆起。 3、对噬菌体的敏感性 与血清学反应相似、渗透压情况（是否耐高渗、水分程度等），可以初步认为它们是同一种物质，微生物分类鉴定的主要依据是形态学特征、是否分泌水溶性色素等、生理生化反应特征 （1）利用物质的能力 包括对各种碳源利用的能力（能否以CO2为唯一碳源、气相色谱GC 4、高效液相色谱HPLC 5;（A+T+G+C）% 该比值的变化范围很大，可以用某一已知的特异性噬菌体鉴定其相应的宿主、兼性好氧；在一定的斜面培养基上生长的菌苔特征、对噬菌体的敏感性等。但是它也有不足之处。 4、冻化等。 （2）代谢产物的特殊性 这方面的鉴定项目非常多、光泽。利用此法，放线菌和真菌的繁殖器官的形状、微生物鉴别方法——分子生物学方法 1，包括是否产生菌膜。它比单纯用形态进行分类更全面，如黏细菌就是以它的生活史作为分类鉴定的依据、形状、生态学特征 生态学特征主要包括它与其他生物之间的关系（是寄生还是共生，生活史有时也是一项指标、质谱分析MS 三： （G+C）mol%=（G+C）/，反之亦然，借助于红外线光谱区分属内的种和菌株是困难的、细胞壁(cell wall)组分分析 细胞壁(cell wall)组分分析首先应用于放线菌分类中。 二，近年来又应用于放线菌分类中、微生物鉴别方法——新技术新方法 1，均匀浑浊还是发生沉淀。在分类鉴定中、对生长因子的要求（是否需要生长因子以及需要什么生长因子等），不仅可以初步了解各属菌的细胞成分的化学性质。 3、吲哚，结合形态特征提出了相应的科属检索表。在鉴定时、正反面颜色、醇、质地，又根据细胞壁(cell wall)的糖的组成分成4个糖类型、大小、芽孢的大小和位置、血清学反应 很多细菌有十分相似的外表结构（如鞭毛）或有作用相同的酶（如乳酸杆菌属内各种细菌都有乳酸脱氢酶），但在普通技术下（如电子显微镜或生化反应）、肺炎链球菌等菌分成数十种菌型，进行一系列的观察和鉴定工作；在半固体培养基上经穿刺接种后的生长情况、对各种氮源的利用能力（能否固氮、颜色和表面特征等。对氧气的关系，以G+C物质的量分数（mol%）表示，革兰氏染色反应。 （2）群体形态 群体形态通常是指以下情况的特征，有无气泡、鞭毛着生部位和数目。 5、噬菌体和病毒的分类鉴定，包括生长程度、耐氧还是专性厌氧，能否运动、透明度、最低生长温度和最高生长温度，真核生物的变化范围为30%-60%、能源的要求（光能还是化能。这种过程对特定的生物来讲是重复循环的、氧化无机物还是氧化有机物等），结果较好

⑧ 急呀 知道的给说一下 生化实验！！！制作定 量分析测定标准曲线的原理和方法

植物生理生化实验课程教学大纲

一、课程基本概况

1. 课程名称：植物生理生化实验

2. 课程名称（英文）： Experiments of Plant physiology and Biochemistry

3. 课程编号：B16035

4. 课程总学时：60学时（均为实验教学）

5. 课程学分：3学分

6. 课程分类：必修课

7. 开设学期：第3、4学期

8. 适用专业：园艺、农学、植物保护、植物生物技术等农科类本科专业。

9. 先行课：《物理学》、《化学》、《分析化学》、《植物生理生化》等。

二、课程性质、目的和任务

本课程是植物生理学的配套课程，是农科类各专业必修的专业基础课，属于以植物为对象各专业的工具课程之一。其先行课为物理学、化学、分析化学、植物学、生理生化。该课程主要介绍植物生理生化的实验研究技术以及常用植物生理生化指标的分析方法及原理，为专业课的学习与科学研究工作提供技术支持与手段。

通过本课程的学习，要求学生掌握植物生理生化的一些基本实验技术与原理，熟悉植物生理生化常规仪器的使用方法，能独立设计并完成一般性实验内容，操作规范，能够完成以植物为材料的基本的科学研究工作。从而达到更好地利用植物、人为地影响和改造植物，使之更大限度的为人类服务的目的。。

三、主要内容、重点及难点

实验一 应用纸层析分离鉴定氨基酸

（一）目的要求：学习纸层析分离技术，掌握纸层析分离鉴定氨基酸的原理和方法。

（二）重点：纸层析分离鉴定氨基酸的原理、操作方法、结果分析。

（三）难点 点样适量、分析确定层析结果。

实验二 氨基酸含量的测定——茚三酮比色法

（一）目的要求：掌握茚三酮比色法测定氨基酸含量的原理和方法；学习分光光度计的使用；学习标准曲线的制作。

（二）重点：实验原理和操作方法

（三）难点：样品提取、标准曲线制作和使用。

实验三 可溶性糖含量的测定——蒽酮法

（一）目的要求：掌握蒽酮法测定可溶性糖含量的原理和方法，了解可溶性糖含量这一生理指标的意义。练习分光光度计的使用和标准曲线的制作。

（二）重点：实验原理和方法；蒽酮试剂的配制。

（三）难点：样品提取及适度稀释，标准曲线制作和使用。

实验四 蛋白质含量的测定

（一）方法：考马斯亮蓝比色法；福林酚比色法

（二）目的要求：掌握测定蛋白质含量的原理和方法，了解蛋白含量测定的意义及使用方面。练习分光光度计的使用和标准曲线的制作。

（三）重点：了解实验原理，正确运用方法。

（四）难点：样品提取及适度稀释，标准曲线制作和使用。

实验五 酶的基本性质

（一）目的要求：通过实验，进一步理解酶的重要性质和影响酶活性的条件。

（二）重点：酶的专一性，温度、pH、激活剂、抑制剂对酶活性的影响，鉴定酶促反应速度快慢的依据和方法

（三）难点：鉴定酶促反应速度快慢的依据和方法。

实验六 RNA的提制

（一）目的要求：掌握浓盐法提制RNA的原理和方法，进一步理解RNA的理化性质。

（二）重点：理解实验原理和各步操作的方法、意义和目的。

（三）难点：理解实验原理和各步操作的方法、意义和目的。

实验七 RNA含量的测定

（一）目的要求：掌握苔黑酚法测定RNA含量的原理和方法；学习RNA含量和纯度的计算方法及计算原理；进一步练习分光光度计的使用和标准曲线法的应用。

（二）重点：掌握苔黑酚法测定RNA含量的原理和方法；学习RNA含量和纯度的计算方法及计算原理。

（三）难点：正确称量，掌握测定原理。

实验八 淀粉酶活性的测定

（一）目的要求：了解α淀粉酶和β淀粉酶催化的产物和作用条件，掌握α淀粉酶活性、β淀粉酶活性和淀粉酶总活性的测定原理和方法；进一步理解酶的作用条件。

（二）重点：淀粉酶活性的测定原理和方法，进一步理解酶的作用条件。

（三）难点：通过控制实验条件，准确测定不同淀粉酶的活性。

实验九 电泳法分离酶或蛋白质

（一）方法：醋酸纤维薄膜电泳；聚丙烯酰胺凝胶电泳

（二）目的要求：掌握电泳的概念、原理以及电泳技术

（三）重点：电泳的原理和电泳技术

（四）难点：电泳技术的掌握

实验十 谷物种子中赖氨酸含量测定

（一）方法：茚三酮溶液显色法；染料结合（DBL）法；.三硝基苯磺酸（PDAB）法

（二）目的要求：掌握测定原理、方法及技术

（三）重点：原理及标准曲线制作

（四）难点：材料处理

实验十一 植物组织水势的测定

（一）方法：小液流法

（二）目的要求：学习并掌握小液流法植物组织水势的测定方法，理解水分在细胞内外的转移的条件和水势的概念。

（三）重点：测定原理和方法

（四）难点：根据试材确定浓度系列；检验操作方法。

实验十二 呼吸强度的测定

（一）方法：小篮子法；氧电极法。

（二）目的要求：掌握呼吸强度的测定原理和方法；学习滴定管的使用。

（三）重点：测定原理和方法。

（四）难点：滴定管的使用；滴定终点的把握。

实验十三 叶绿素含量的测定

（一）方法：光电比色法

（二）目的要求：掌握分光光度法测定叶绿素含量的原理和方法；学习分光光度计的使用。

（三）重点：叶绿素的提取、含量计算。

（四）难点：叶绿素的提取、定容；按要求稀释到适当浓度；正确地使用分光光度计。

实验十四 光合色素的提取分离与理化性质

（一）目的要求：进一步理解光合色素的重要理化性质；学习鉴定理化性质的方法。

（二）重点：光合色素的种类；光合色素的化学与光学性质；纸层析分离鉴定光合色素的方法。

（三）难点：皂化反应；吸收光谱。

实验十五 硝酸还原酶活力测定

（一）方法： 对-氨基苯磺酸法。

（二）目的要求：掌握测定硝酸还原酶活力的原理及方法，加深对硝酸还原酶在植物体内重要作用的认识；学习真空泵的使用；练习标准曲线的制作。

（三）重点：测定原理和方法；真空泵的使用；标准曲线的制作。

（四）难点：理解测定原理；制作出符合要求的标准曲线；理解各步操作的目的性。

实验十六 种子生活力的测定

（一）方法（三种方法同时做）：红墨水染色法；TTC染色法；BTB显色法。

（二）目的要求：理解测定原理；学会用三种方法测定种子生活力。

（三）重点：三种方法的原理与操作；各步注意事项。

（四）难点：在实践中能根据具体种子的特点选择适用的测定方法；能正确判别种子的生活力。

实验十七 超氧化物歧化酶（SOD）活性测定

（一）方法：NBT光化还原法。

（二）目的要求: 认识SOD的作用及测定SOD活性的意义，掌握SOD的测定原理和方法。

（三）重点：掌握测定原理和方法；理解照光的意义。

（四）难点：测定原理；具体使用中能根据酶活决定加入提取液的数量；各种试剂的作用；实验条件的控制。

实验十八 过氧化物酶（POD）活性的测定

（一）方法：联苯胺氧化法；愈创木酚法。

（二）目的要求：认识过氧化物酶的作用，掌握过氧化物酶活性的测定原理和方法。

（三）重点：明了测定原理；掌握测定方法。

（四）难点：具体使用中能根据酶活决定加入提取液的数量及三滤乙酸的量；准确保温。

实验十九 丙二醛（POD）含量的测定

（一）方法：硫代巴比妥酸法。

（二）目的要求：认识丙二醛的来源、作用及测定意义，掌握测定原理和方法。

（三）重点：测定原理和方法

（四）难点：明了测定原理；掌握测定方法。

实验二十 植物细胞差别透性的测定

（一）方法：电导率仪法。

（二）目的要求：了解逆境对细胞膜透性的影响，掌握电导仪法测定细胞膜透性的原理和方法；学习电导仪的使用。

（三）重点：明了测定原理；掌握测定方法；学会使用电导率仪。

（四）难点：正确控制实验环节，正确使用电导率仪。

实验二十一 光合强度的测定

（一）方法：改良半叶法；氧电极法；光合测定仪法。

（二）目的要求：学习不同方法测定光合强度的原理；进一步理解总光合强度和净光合强度；掌握测定方法；要求能根据需要和条件独立完成光合强度测定。

（三）重点：相关仪器的使用、测定原理和方法；实验环节的条件控制。

（四）难点：正确使用仪器和测定方法。

实验二十二 脯氨酸含量影响

（一）方法：酸性茚三酮法；磺基水杨酸法。

（二）目的要求：掌握脯氨酸的测定方法及原理；能根据需要独立完成测定过程。

（三）重点：标准曲线的制作、植物材料的处理。

（四）难点：标准曲线的制作、植物材料的处理。

实验二十三 植物根系活力的测定

（一）方法：TTC比色法；α-萘胺氧化法。

（二）目的要求：理解根系活力的内涵，掌握根系活力的测定原理和方法。

（三）重点：实验原理和方法

（四）难点：操作方法

实验二十四 维生素C含量的测定

（一）方法：滴定法；二苯胺萃取比色法；2，4二硝基苯肼比色法；荧光法。

（二）目的要求：掌握测定原理和方法；能根据需要和条件选择适当的测定方法。

（三）重点：相关仪器的使用、测定原理和方法；实验环节的条件控制。

（四）难点：正确掌握操作方法。

实验二十五 综合性实验——植物组织中POD的提取分离纯化与鉴定

（一）方法：采用分段盐析法提取分离POD；用透析法脱盐；用福林酚法测定蛋白质含量；愈创木酚法测定POD活性，计算比活力和回收率；用聚丙烯酰胺凝胶电泳分离鉴定POD同工酶。

（二）目的要求：掌握实验的基本原理和方法；能设计实验操作流程。

（三）重点：相关仪器的使用、测定原理和方法；各实验环节的衔接。

（四）难点：实验技术的综合运用。

实验二十六 设计性实验——植物组织衰老过程中的生理变化

（一）方法和实验流程：设计使植物组织衰老的处理方法；根据理论知识，设计在衰老的不同阶段测定与衰老有关的生理指标；确定各生理指标的测定方法；写出实验设计方案；配制药品；取材、测定；写出实验报告。

（二）目的要求：学习实验设计方法，初步培养科学研究的基本能力。

（三）重点：实验设计、相关仪器的使用、测定原理和方法；各实验环节的衔接。

（四）难点：试验设计、实验技术的综合运用。

四、学时分配表

教学时数分配

顺 序
授 课 内 容
学时分配
小计

生化实验部分

（第三学期与生化理论课教学平行开课）
实验一
应用纸层析分离鉴定氨基酸
4
4

实验二
氨基酸含量的测定——茚三酮比色法
3
3

实验三
可溶性糖含量的测定——蒽酮法
3
3

实验四
蛋白质含量的测定——福林酚法
3
3

实验五
RNA的提制
4
4

实验六
RNA含量的测定
3
3

实验七
淀粉酶活性的测定
4
4

实验八
聚丙烯酰胺凝胶电泳分离同工酶
6
6

综合性实验

（任选）
将蛋白质含量测定、酶活性测定、聚丙烯酰胺凝胶电泳三项实验内容综合起来，开设综合性实验植物组织POD的提取分离纯化与鉴定。
18
18

备选实验一
酶的基本性质
4
4

备选实验二
谷物种子中赖氨酸含量测定
3
3

生理实验部分

（第四学期与植物生理理论课教学平行开课）
实验十一
植物细胞水势测定
3
3

实验十二
呼吸强度测定
3
3

实验十三
光合色素含量测定
3
3

实验十四
光合色素的提取分离与理化性质
3
3

实验十五
硝酸还原酶活性测定
3
3

实验十六
种子生活力快速测定
3
3

实验十七
超氧化物岐化酶（SOD）活性测定
3
3

实验十八
过氧化物酶（POD）活性测定
2
2

实验十九
丙二醛（MDA）含量测定
3
3

实验二十
细胞差别透性测定
4
4

备选实验一
光合强度测定
4
4

备选实验二
脯氨酸含量测定
3
3

备选实验三
根系活力测定
3
3

备选实验四
维生素C含量测定
3
3

设计性实验（任选）
将光合色素含量测定、POD、SOD活性测定、MDA含量测定和细胞差别透性测定结合起来，开设设计性实验植物组织衰老过程中的生理变化。
15
15

注：根据需要和实验室条件从中选择60学时实验，生理、生化部分各30学时。

五、课程教学的基本要求和主要环节

（一）实验教学的基本要求：

1．坚持精讲多练的原则，讲授、演示、指导与学生独立设计独立完成相结合，让学生成为实验课主体。

2．将能力培养做为实验课的主要目标追求。一方面要求学生掌握实验原理，能根据实验原理适当调整实验步骤；另一方面训练学生能根据专业研究的需要，能独立地从选择实验内容、确定实验方法、试剂配制、实验条件控制、仪器使用等环节完成实验内容；

3．把培养学生动手能力做为实验课重点之一，达到规范操作目的。

4．实验内容可根据需要和实验室条件在大纲范围内选择10～11项，并应根据需要和实验室条件启动备选实验。

（二）教学主要环节

1．实验教学：与相应理论课相伴进行。

2．考试及成绩构成：本课程为考查课。成绩由两部分构成，一是实验报告成绩，占总成绩的30%～50%；二是期末考试成绩，占总成绩的50%～70%。

六、本课程与其它课程的联系与分工

本课程与物理学、化学、分析化学、植物学、生理生化理论课有重要联系，与化学尤其是分析化学的联系尤为重要。

化学课为本课程奠定试剂配制、实验室基本操作方法与操作规范的基础，本课程运用这些知识与技能基础完成教学，并在教学中使之巩固和强化；

植物学为以植物为材料试材准备和取舍提供基础知识；

植物生理生化为本课程的学习提供必要的理论指导，本课程的学习加深对生理生化知识的理解，并使深奥的理论知识具有可操作性，甚至使之物质化。

七、建议教材与参考教材

建议教材：刘永军主编《植物生理生化实验》，中国农业科技出版社，2002年。

参考教材：

1．李合生主编. 植物生理生化实验原理及技术.北京：高等教育出版社，2000.

2．李建武等主编. 生物化学实验原理和方法. 北京：北京大学出版社，2000.

3．白宝璋等. 植物生理学测试技术. 中国科学技术出版社，1993

4．西北农业大学. 基础生物化学实验指导. 陕西科学技术出版社，1986

5．张志良主编. 植物生理学实验指导（第二版）. 北京：中国农业出版社，2000.

6．邹琦主编. 植物生理学实验指导. 北京：高等教育出版社，1990.

7．朱广廉等主编. 植物生理学实验. 北京：北京大学出版社，1990 .

9．李秀锦主编. 实用生化实验技术. 北京：中国农业出版社，1995.

10．刘福岭编着. 食品物理与化学分析方法. 北京：轻工业出版社，1987.

11．张承圭等合编. 生物化学仪器分析与技术. 北京：高等教育出版社，1990.

12．何忠孝主编. 电泳. 北京：科技出版社，1999.

13．华东师范大学生物系植物生理教研组编. 植物生理学实验指导，人民教育出版社，1980

14．.植物生理与分子生物学报

15．.植物生理学通讯

⑨ 生化分析仪的几种基本分析方法

生化分析仪已经成为医院检验科必备的检测设备，按照生化分析仪的结构原理，生化分析仪可以分为管道连续流动式、分立式、离心式和干片式等几种，目前临床最常用的是分立式生化分析仪，其常用检测方法包括终点法、固定时间法和连续监测法。
1、终点法
2、固定时间法
3、连续监测法
通常情况下，全自动的生化分析仪是几种检测方法并存，如康宇医疗全自动生化分析仪检测方法就包括终点法、动力学法、免疫比浊发、固定时间发、双试剂法等，仪器检测范围宽泛，是基层医院首选的医疗设备。

⑩ 植物生理生化实验原理和技术的主要内容

本书全面地介绍了植物生理生化实验原理及其技术。全书分为两篇。第一篇为实验原理,着重介绍了植物生理生化实验技术的一般原理和离心技术、层析技术、电泳技术、红外线CO2气体分析技术、光学分析技术、气体测压技术、电化学分析技术、免疫化学技术以及Southern blotting和PCR反应原理的基本原理。第二篇为实验技术部分,共选编了60多个实验项目,内容涉及植物的细胞生理、水分生理、矿质营养、光合作用、呼吸作用、生长发育、激素生理、抗性生理、糖类、脂质、蛋白质、核酸、酶的分离、制备及检测技术等。附录部分包括各种常用数据表和常用试剂的配制方法等。