b*****n
发帖数: 1841 | 1 有很多东西发表的多数论文并不严格遵守。
比如QPCR的error Bar通常就是复孔算出来的，不是严格意义上的生物学重复。细胞生
长曲线等也类似。
要说standard deviation，同组不同个体小鼠的肿瘤生长曲线才是严格意义上SD。
QPCR三个复孔，可以去掉一个明显偏离另两个孔的值吗？
这些混乱如何解决？ |
i**********a
发帖数: 1402 | 2 我觉得ChIP-qPCR的数据根本都不能信。测序的稍微可信一点。 |
h****n
发帖数: 2552 | 3 还是可信的，如果有好抗体的话。但是现在很多抗体很烂，非特异性的片段不少
【在 i**********a 的大作中提到】
: 我觉得ChIP-qPCR的数据根本都不能信。测序的稍微可信一点。
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a******r
发帖数: 786 | 4 triplicate 的话，如果是有一个孔明显和别的不一样，比如两个都是26，另外一个是
31，可以直接扔掉，基本可以考虑是loading error，当然还要参考biological
repeats |
h*****G
发帖数: 113 | 5
—— 不能这么说，尤其本文提到的qPCR重复，应该是非常清楚的，并不存在混乱的说
法。
－－qPCR的复孔是technical repeats， 肯定是不能用来计算error bar的，从任何意
义上来说都不是生物学重复。
三个复孔，如果偶尔出现一个明显偏离另两个孔的值，可以去掉。但是如果实验中总是
重现这种情况，那说明加样的时候有问题，这样的实验结果就不可靠。
【在 b*****n 的大作中提到】
: 有很多东西发表的多数论文并不严格遵守。
: 比如QPCR的error Bar通常就是复孔算出来的，不是严格意义上的生物学重复。细胞生
: 长曲线等也类似。
: 要说standard deviation，同组不同个体小鼠的肿瘤生长曲线才是严格意义上SD。
: QPCR三个复孔，可以去掉一个明显偏离另两个孔的值吗？
: 这些混乱如何解决？
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s******s
发帖数: 13035 | 6 outlier不能自动成为丢弃数据的理由。
outlier只是促进你去寻找原因的理由，找到的原因才是丢弃outlier的理由。
【在 b*****n 的大作中提到】
: 有很多东西发表的多数论文并不严格遵守。
: 比如QPCR的error Bar通常就是复孔算出来的，不是严格意义上的生物学重复。细胞生
: 长曲线等也类似。
: 要说standard deviation，同组不同个体小鼠的肿瘤生长曲线才是严格意义上SD。
: QPCR三个复孔，可以去掉一个明显偏离另两个孔的值吗？
: 这些混乱如何解决？
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