探究生物与医学论文

目录一、摘要二、现代生物技术与健康1、现代生物技术中蛋白质与健康2、现代生物技术中糖类与健康3、现代生物技术中与健康4、现代生物技术中与健康三、总结四、后序五、鸣谢六、参考文献关键词：现代生物技术、蛋白质、糖类、脂肪、维生素、健康摘 要现代生物技术以其越来越重要的经济价值和科研价值而逐渐受到人们越来越多关注。据估计生物技术可以给人类创造数千亿美元的收入，但比这更重要的是现代生物技术挽救了数亿人的生命。最典型的例子就是青霉素的使用，因为青霉素的使用而使人类的平均年龄增加十几年。人类的生活条件也因生物技术的使用而大有改善。我国作为一个拥有十三亿人口大国，生物技术对保证国民的身体健康起着举足轻重的作用。那么现代生物技术与健康又有哪些连系呢？带着这些问题，我们小组对此进行了调查。希望通过我们的探究活动性报告，使您对现代生物技术与健康的关系有更深入的了解！现代生物技术与健康1、现代生物技术中蛋白质与健康（1）蛋白质的定义及概述蛋白质是一种复杂的有机化合物，旧称“朊”。组成蛋白质的基本单位是氨基酸，氨基酸通过脱水缩合形成肽链。蛋白质是由一条或多条多肽链组成的生物大分子，每一条多肽链二十～数百个氨基酸残基不等；各种氨基酸残基按一定的顺序排列，蛋白质的氨基酸序列是由对应基因所编码。除了遗传密码所编码的20种“标准”氨基酸，在蛋白质中，某些氨基酸残基还可以被翻译后修饰而发生化学结构的变化，从而对蛋白质进行激活或调控。多个蛋白质可以通过结合在一起形成稳定的蛋白质复合物，折叠或螺旋构成一定的空间结构，从而发挥某一特定功能。产生蛋白质的细胞器是核糖体。蛋白质（protein）是生命的物质基础，机体中的每一个细胞和所有重要组成部分都有蛋白质参与。蛋白质占人体质量的％，即一个60kg重的成年人其体内约有蛋白质。人体内蛋白质的种类很多，性质、功能各异，但都是由20多种氨基酸按不同比例组合而成的，并在体内不断进行代谢与更新。被食入的蛋白质在体内经过消化分解成氨基酸，吸收后在体内主要用于重新按一定比例组合成人体蛋白质，同时新的蛋白质又在不断代谢与分解，时刻处于动态平衡中。因此，食物蛋白质的质和量、各种氨基酸的比例，关系到人体蛋白质合成的量，尤其是青少年的生长发育、孕产妇的优生优育、老年人的健康长寿，都与膳食中蛋白质的量有着密切的关系。（2）蛋白质的生理功能1、构成蛋白质的身体。蛋白质是一切生命的物质基础，是肌体细胞的重要组成部分，是人体组织更新和修补的主要原料。人体的每个组织：毛发、皮肤、骨骼、内脏、大脑、血液、神经等都是由蛋白质组成，所以说饮食造就人本身。可见蛋白质对人的生长发育非常重要。2、修补人体组织。人的身体由百兆亿个细胞组成，它们处于永不停息的衰老、死亡、新生的新陈代谢过程中。例如年轻人的表皮28天更新一次，而胃黏膜两三天就要全部更新。所以一个人如果蛋白质的摄入、吸收、利用都很好，那么皮肤就是光泽而又有弹性的。反之，人则经常处于亚健康状态。组织受损后，若不能得到及时和高质量的修补，便会加速肌体衰退。3、维持肌体正常的新陈代谢和各种物质在体内的输送。载体蛋白对维持人体的正常生命活动是至关重要的。可以在体内运载各种物质。比如血红蛋白一输送氧、脂蛋白一输送脂肪、细胞膜上的受体和转运蛋白等。4、白蛋白：维持机体内的渗透压的平衡及体液平衡。5、维持体液的酸碱平衡。6、免疫细胞和免疫蛋白：有白蛋白、淋巴细胞、巨噬细胞、抗体（免疫球蛋白）、补体、干扰素等。七天更新一次。当蛋白质充足时，这个部队就很强，在需要时，数小时内可以增加100倍.7、构成人体必需的各种酶。我们身体有数千种酶，每一种只能催化一种生化反应。相应的酶充足，反应就会顺利、快捷的进行，我们就会精力充沛，不易生病。否则，反应就变慢或者被阻断。8、激素的主要原料。激素可以调节体内各器官的生理活动。如胰岛素是由51个氨基酸分子组合成，生长素是由191个氨基酸分子合成的。9、构成神经递质乙酰胆碱、五羟色氨等。维持神经系统的正常功能：味觉、视觉和记忆。10、胶原蛋白：占身体蛋白质的 ，生成结缔组织，构成身体骨骼。如骨骼、血管、韧带等，决定了皮肤的弹性，保护大脑（在大脑脑细胞中，很大一部分是胶原细胞，并且形成血脑屏障保护大脑）。11、提供生命活动的能量。（3）现代生物技术在蛋白质重点应用保持健康所需要的蛋白质含量因人而异。普通健康男性或女性每公斤体重大约需要克蛋白质。婴幼儿、青少年、怀孕期间的妇女、伤员和运动员通常每日可能需要摄入更多蛋白质。蛋白质缺乏：成年人：肌肉消瘦、肌体免疫力下降、贫血，严重者将产生水肿。未成年：成长发育停滞、贫血、智力发育差，视力差。蛋白质过量：蛋白质在体内不能贮存，多了肌体无法吸收，过量摄入蛋白质，将会因代谢障碍产生蛋白质中毒甚至死亡。面对这些问题营养师根据人体对不同蛋白质的需要量进行膳食调配以及人工添加或减少蛋白质的方法来保证人体内蛋白质含量的相对稳定。而生物学家则通过生物制药技术研发出一些新型的药品，这些药品不仅能促进人体对蛋白质的运输和吸收，而且还能预防由于外界环境或病毒引起的蛋白质变性。当然在临床医学上，这些变性因素也常被应用来消毒及灭菌。对防止蛋白质变性也是有效保存蛋白质制剂（如疫苗等）的必要条件。此外在蛋白质领域运用的现在生物技术还有X线衍射技术和磁共振技术等。它们的应用都能有效控制和制备蛋白质，促进人们的身体健康。2、现代生物技术中糖类与健康（1）糖的定义及概述糖是一类化学本质为多羟酮及其衍生物的有机化合物。在人体内糖的主要形成是葡萄糖及糖原。葡萄糖是糖在血液中的运输形式，在肌体糖代谢中占据主要地位；糖原是葡萄糖的多聚体，包括肝糖原、肌糖原和肾糖原等，是糖在体内的储存形式。葡萄糖和糖原都能在体内氧化提供能量。食物中的糖是机体中糖的主要来源，被人体摄入经消化成单糖吸收后，经血液运输到各组织细胞进行合成代谢和分解代谢。机体内糖的代谢途径主要有葡萄糖的无氧酵解、有氧氧化、磷酸戊糖途径、糖原合成与糖原分解、糖异生以及其他已糖代谢等。（2）糖的生理功能糖分是我们身体必不缺少的营养成分之一。人们摄入谷物、蔬菜等，经过消化系统转化为单糖（如葡萄糖等）进入血液，运送到全体细胞，作为能量的来源。血液中所含的葡萄糖，称为血糖。体内各组织细胞活动所需的能量大部分来自葡萄糖，所以血糖必须保持一定的水平才能维持体内各器官和组织的需要。正常人在清晨空腹血糖浓度为80～120毫克％。空腹血糖浓度超过130毫克％称为高血糖。如果血糖浓度超进160～180毫克％，就有一部分葡萄糖随尿排出，这就是糖尿。血糖浓度低于70毫克％称为低血糖。可见于饥饿时间过长，持续的剧烈体力活动，严重肝肾疾病，垂体前叶机能减退、肾上腺皮质机能减退等。低血糖时，脑组织首先对低血糖出现反应，表现为头晕、心悸、出冷汗以及饥饿感等。如果血糖持续下降到低于45毫克％，就可发生低血糖昏迷。如果从食物中摄取的糖一时消耗不了，则转化为糖原储存在肝脏和肌肉中，肝脏可储存70～120克，约张肝重的6～10％。细胞所能储存的肝糖是有限的。如果摄入的糖分过多，多于的糖即转变为脂肪。当食物消化完毕后，储存的肝糖即成为糖的正常来源，维持血糖的正常浓度。在剧烈运动时，或者长时间没有补充食物情况，肝糖也会消耗完，此时细胞将分解脂肪来供应能量。人类的大脑和神经细胞必需要糖来维持生存，必要时人体将分泌激素，把人体的某些部分（如肌肉、皮肤甚至脏器）摧毁，将其中的蛋白质转化为糖，以维持生存。（3）现代生物技术在糖类中的应用由于血糖高和血糖低对人体来说都是有害的。为此，有关科学家为了保证人体内糖类的正常供应，对低血糖人群提供含有浓缩糖的含片和糖果。开发出浓缩糖技术，保证他们维持血糖浓度恒定。而对高血糖患者，则用降血糖药物加以控制。在临床上静脉滴注葡萄糖过快，也会出现血糖升高的现象。所以对于血糖过高的病人点滴速度不应过快，而这些也都基于一定生物技术基础上。从而保证了人们身体的健康。3、现代生物技术脂质与健康（1）脂质的定义及概述脂质（lipids）是脂肪及类脂的总体，是一类不溶于水而易溶于有机溶液，并能为机体利用的有机化合物。脂肪是三脂肪酸甘油或称甘油三酯。脂肪的生理功能是储存能量及氧化供能。类脂包括固醇及其脂、磷脂及糖脂等，是细胞的膜结构重要部分。（2）脂质的生理功能及影响脂肪是人体重要的储能物质，当人们摄食过足时，人体会将多余的能力主要以脂肪形成储存下来。过去的日子中，在旧的封建思想的影响下，人们总以“肥头大耳”为富贵的象征，甚至到当今社会。但肥胖并不是富，更是一种负担。肥胖会带来许多疾病，威胁健康，甚至造成死亡。当人们身体肥胖，自然他们的血液中脂质的含量升高，随着血液的全身巡回，使他们和心力衰竭的正常体重者多1倍；冠心病多2－5倍；高血压多2－6倍；糖尿病多4倍；胆石病多4－6倍。这些疾病都是人类健康的主要杀手。像正处于成长期的人来说，肥胖不仅带来的是智力上的影响，更有心理上的一系列影响。所以在平常生活中，合理的饮食显得异常重要。有人喜欢大鱼大肉，时常酒足饭饱之后修身养性，静如止水，像这种生活习惯，终有一天会猝死在饭桌之上。胆固醇是由体内储有的脂肪转化而来的，而胆固醇又能合成乳汁、皮脂以及类固醇激素，保证人们内、外分系统的正常运转。胆固醇在人体内还参与血液中脂质的运输。但是，胆固醇过多压迫血管，使血液的径流量减少，导致脑供血不足、淤血等，严重的会导致人死亡。性激素则是一种与性别决定有关的激素，它能促进人和动物生殖器官的发育以及生殖细胞的形成。乱食性激素会使人生殖器官发育不完全，会内分泌失调，严重的还会变成“双性“人，大大减少其自身的寿命。（3）现代生物技术在脂质中应用面对这些现象，生物学家采用现代溶脂技术除去多余脂肪。通过一种溶解药物，舒缓血管，溶解多余胆固醇。面对因肥胖而造成心力衰竭的病人，科学家还采用强心剂等生物化学药物经行急救，这些都在一定程度上减缓了发病率，降低了死亡率，使人们的健康得以延续。4、现代生物技术中维生素与健康（1）、维生素的定义和概述维生素是近百年才被陆续发现的一组营养素，是维持人体正常功能的一类有机化合物。其共同特点：它们都不供应热量，也不是有机体的构造成分，但却是维持身体的正常生长和发育，繁殖等所必需的有机化合物，起着调节身体各种功能的作用，身体对它们的需要量很少，但供应不足时会出现各种代谢障碍和症状，称为维生素缺乏病。（2）、维生素的种类及应用V—A：缺乏维生素A会造成皮肤老化，维生素A是丘脑、脑垂体等内分泌腺体活动所需要的极为重要的营养成分。想要保持年轻靓丽，尽量多吃些维生素A高的动物性食物，如：肝、瘦肉、卵黄等。V—B2：维生素B2会促进脂肪的分解。V—B6： 与氨基酸及代谢关系，能促进氨基酸的吸收和蛋白质的合成为细胞的生长所需，对脂肪代谢都会有影响，与皮脂分泌紧密相关。V—L： 维生素L缺乏会影响结缔组织中中股原纤维的形成。V—E：公认有抗衰老作用，能促进皮肤血液的循环和肉芽组织的生长。谷维素：是从米粮油中提取出来的一种天然物质，其成分为以三萜（稀）醇类主体的阿魏酸酯的混合物，它对植物中枢功能有调节和激活作用。它能降低毛细血管脆性，提高人的皮肤血管循环机能，会使皮肤温度升高，四肢皮肤表面血流？增加，被称为“美容素”此外，谷维素还能降血脂，并含强有力的生长促进因子，有助于我们的亲少年成长。（3）现代生物技术在维生素中的应用。针对现在人体内维生素缺乏现象，有关药剂师及营养师在食品及保健品中添加适量维生素。同时生物学家也在这方面进行了许多研究，通过生物制药技术，将大量维生素合成在一个小药片内，制造出补充维生素的药片，这在一定程度上补充了现在爱吃肉类而不爱吃蔬菜的都市人群体内的维生素，使人体内维生素含量保持在一个平稳水平上，使人们身体更加健康。总结：“身体是革命的本钱”健康的身体是我们一切生活的基础，但一个人要做到健康，是十分不易的，这与我们日常的饮食习惯和生活习惯都息息相关。更重要的是我们是否爱护自己的身体，是否决心要要做一个身体健康的人。糖类、脂肪、蛋白质等都是构成我们身体的重要物质，像维生素，各种无机盐等这样的物质在人类体内的含量虽然相对较少，但其作用也是不忽视的。上述物质共同维持我们的生命活动，前面已经提到了各种维生素、无机盐及糖类、脂肪、蛋白质等对人身体的具体作用，例如在对身体的生长，身体器官的功能的影响都一一列出，同时也告诫了我们如果缺少了这些物质，将会有什么严重的后果。然而这些物质都来源于我们日常的食物中，所以合理膳食是相当重要的，这也是维持我们身体健康的惟一路径。随着科学技术的发展，生物科学家已经将着眼点放在人的身体营养健康上，科学家研发新的生物技术来改善人们的身体状况，减轻许多人身体上的痛苦和伤害。作为青年的我们，正处于身体发育的黄金阶段，所以我们更应要注意自己的饮食习惯，养成良好的生活习惯，这对我们以后的生活起着决定性的作用。后 序如今，好好学习生物技术是很有必要的事。生物技术给人类的生活带来了无数变革。而“人类基因组计划”“克隆技术”都是当今最热门的生物技术项目。而我们生活中的大多数药物都是通过生物技术得到的。很难想象如果没有生物技术我们的生活究竟会怎样。我想一定非常糟糕，甚至我们的寿命将会变短，越来越多的问题都直接威胁着人们的生命。而如果没有生物技术对人体内蛋白质、维生素等重要物质的研究与应用，我们将会对自己一无所知，更提不上身体健康这些话，所以现代生物技术保护了我们自身的健康。现代生物技术不容忽视。而对现代生物技术的开发，我们责无旁贷。鸣 谢通过此次探究活动，大家分工明确，都不辞辛苦的完成了各自的工作任务。在此感谢本小组各位成员，以及为我们提供资料的各出版社，还有我们的指导老师。在大家共同合作下，本次探究活动终于圆满结束。再次由衷致谢！参考文献：1、《生物必修1》人民教育出版社2、《生物化学》 第六版 人民卫生出版社主编： 周爱儒副主编：查锡良3、《登上健康快车》北京出版社主编：关春若4、《高中生物基础知识手册》第七次修改 北京教育出版社主编：薛金星这是我们小组写的,网上绝对跟这一样的。

生物医学动物实验研究论文

1实验设计

在开展生物医学研究时，研究者通过正确地运用统计学知识，可直接影响研究的质量。统计学设计的任务在于对研究的部署、实施，直到研究结果的解释进行系统的安排，力争做到以最少的人力、物力获得可靠的结论和信息。其目的在于确定某种处理是否会表现出某种特定的效应。在实验设计时应遵循惟一差异原则，即在进行两组比较时，两者之间仅有因处理因素不同而引起的差异，而其他实验条件相关的非处理因素都应保持等同。然而，处理组与对照组在反应上表现出的差别并不一定意味着是处理的结果。另有两种引起差别的可能性，即偏倚和偶然性。偏倚是指系统性差别，它不是因组间在处理上的不同所引起。生物医学实验中统计学设计和分析的目标就是消除潜在的偏倚，减少偶然性[2]。

实验的偏倚和控制

偏倚是在研究中从设计到实验实施和结果分析的各环节存在一些人为的、有系统倾向的非随机误差，它不是由于抽样造成的，而是某种偏性使得实验结果偏离它的真值。从所选择的生物医学问题到研究方案的制订与实施、实验的完成过程、实验的分析与解释，乃至实验结果的发表，均可能存在各式各样的偏倚[2]。这种偏倚常常表现为系统误差。偏倚的大小取决于研究的方法和具体的实验条件。常见的偏倚主要有选择性偏倚、观察性偏倚和混杂性偏倚。必须认识实验过程的偏倚，从实验设计起直到整个研究过程结束均要加以控制。正确的实验设计可控制选择性的偏倚，事前人为控制和采取相应的措施可避免和减少观察性的偏倚。对于混杂性偏倚，可将重要的混杂因素在设计阶段进行分层随机设计，使混杂因素在组间分布均衡；在统计分析阶段将混杂因素作为分层因素或采用有协变量分析方法，以消除混杂因素的影响。只有有效地控制或消除偏倚，方可减少结果的假阳性或假阴性。

减少偶然性的潜在影响

偶然性因素的作用可以减少，但不能完全排除。因为即使是在精心实施的研究中，接受同样处理的动物，其反应也不可能完全一样。适当的统计分析可使实验人员评估出现假阳性的概率，即根本不存在处理效应的情况下观察到差异的概率。这种概率越小，实验者发现真实效应的可能性就越大。为了更有把握地检测出真实效应，有必要减少偶然性的作用，并通过实验设计确保能在“噪声”之上识别真正的“信号”。

实验设计的要素

要消除生物医学实验中潜在的偏倚，减少偶然性，就应对实验对象、处理因素和实验效应这三个实验设计要素，按照对照、重复、随机化和均衡四项原则进行周到的设计与控制[3]。实验对象实验中处理因素所作用的对象称为实验对象。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验对象，一个完整的实验设计中所需实验对象的总数称为样本含量。生物医学试验中考虑动物实验对象时应关注以下几个方面：①动物种属的选择：选择实验动物的种属与品系时，尤其需要注意其背景反应的水平。为了将反应“信号”水平最大化，常常意味着应避免选择那些背景反应水平极低的动物种属或品系，但如果采用过度反应的动物种属或品系也同样会出现问题。动物物种选择中的其他问题，无论是实际问题（寿命、体型、易得性、对动物学特征的了解情况）或是理论问题（生化、生理或解剖结构与人的相似性），都需要从专业的角度认真加以考虑和权衡。②动物的数量：虽然从统计设计角度考虑可得出某项实验所需的动物数（样本含量），但所得出的数值往往很大。因此，虽然样本含量估计是保证结论可靠性（精度和检验效能）的前提，但基于实验的可操作性及经济原则方面的考虑，应结合统计学的计算结果与以往的生物医学研究经验予以确定。③动物的体重与年龄：为确保实验对象的同质性，实验中所使用的动物体重与年龄应尽可能相近；动物体重的标准差不应超出平均值的10%；啮齿类等小动物年龄相差不应超出1周，大动物年龄相差不应超出1个月。④动物的分层：为了准确检测一种处理因素引起的差别，各处理组在可能影响实验结果的其他非处理因素方面应尽可能具有同质性。当存在动物亚系间的差别时，有两种方法可得到更为准确的结论。一是在结果分析阶段将亚系作为一个“分层变量”处理，包括对两个亚系的结果进行单独分析，然后将结果综合，得出处理效应的总结论；二是将亚系作为实验设计的“区组因素”，这种情况下可使对照组与处理组中每个亚系动物数量相等。除以上所讨论的“亚系”之外，其他的非处理因素，如性别、窝别、体重段等也可作为分层变量进行局部控制，并据此进行分层随机化分组。处理因素设计实验研究时，要明确研究中的处理因素和影响实验效应的非处理因素。研究者希望通过对研究设计进行有计划的安排，从而能科学地考察其效应大小的因素称为处理因素或实验因素；研究者往往忽略对评价实验因素作用大小有一定干扰的重要的非处理因素或非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。实验结果是处理因素和非处理因素共同作用而产生的实验效应，因此如何控制和排除非处理因素的干扰，正确显示处理的效应，是实验设计的基本任务。实验效应实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果，是反映实验因素作用强弱的标志，它通过观察指标（统计学常将指标称为变量）来体现。如果指标选择不当，未能准确反映处理因素的作用，获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。指标的观察应避免带有偏性或偏倚，要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观（如尿液pH试纸读数值）或主观指标（行为测量、病理观察），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析实验结果，从而提高实验结果的可信度。

实验设计的原则

为了防止结果的偏倚，保证实验结果的准确性和最大化的表达，在进行生物医学实验设计时必须遵循统计学设计的对照、重复、随机化和均衡四个基本原则。生物医学实验中对照组的设置必须具备三个条件：①对等原则，即惟一差别原则，除处理因素外，对照组具备与实验组对等的非处理因素。在相互比较的各组间，除了给予的处理因素不同外，其他方面应与实验组具有一致性，如相同的实验单位来源（动物种属、体重等）和相同的实验条件、操作方式和喂养环境等。②同步原则，对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设原则，任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上的记载或以往结果或其他研究资料作为本研究之对照。

生物医学中常用的实验设计类型

如果需要在同一实验中同时评价几种不同的效应，实验者应该安排能区别各自效应差别的实验设计方法。生物医学中常用的实验设计有以下几项。完全随机设计完全随机设计是生物医学动物实验中最为常用的一种实验设计方法，它是一种单因素有k个水平（k≥2）组的实验设计。即实验设计可设置一个对照或多个剂量组的实验方案。本设计保证每个实验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受实验人员主观倾向的影响。本设计应用了重复和随机化两个原则，因此能使实验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出实验的处理效应。随机区组设计随机化完全区组设计，简称随机区组设计，又称配伍组设计，是配对设计的扩展，它将几个条件相同的受试者划分在同一个区组或配伍组，然后再按随机的原则，将同一配伍组的受试者随机分配到各实验组。该设计方法的优点是每个区组内的k个实验单位有较好的同质性，比完全随机设计更容易察觉处理间的差别。这种方法须特别注意的是要求区组内实验单位数与处理数相同，实验结果中若有缺失值，统计分析将损失部分信息。拉丁方设计拉丁方设计从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成区组，是比随机区组设计多一个区组因素的设计。在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全区组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，实验处理数=横行区组数=直列区组数=实验处理的重复数。析因设计析因实验设计又称全因子实验设计，属于多因素、多水平单效应的设计。它不仅可以检验每一因素各水平之间的效应差异，而且可以检验各因素之间的交互作用。交互作用是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响，包括协同交互作用和拮抗交互作用。析因实验主要用于分析交互作用，当因素及水平数过多时，所需的实验对象数、处理组数和实验次数大幅度增加，故一般采用较简单的析因实验。含有较多因素和水平的实验一般采用正交实验设计[5]。

2生物医学动物实验的描述统计学

生物医学实验资料的类型

生物医学实验对实验对象（动物）进行干预后测定的观测指标通常有以下类型：①连续性数据：测定结果表现为有数字大小和单位的数据，统计上称定量资料，如生理、生化指标，体重值，器官重量等。②分类数据：测定结果表现为按某属性划分的定性类别，统计上称为定性资料，具体又可以分为二值资料、多值名义资料和多值有序资料。如某反应为出现或不出现，死亡或未死亡，有畸形或无畸形；病理损害的严重程度（无、轻度、中度、重度）等。

统计描述指标

描述性统计学（或归纳统计学）是对样本观察/测量数据频率分布的定量研究，描述性统计的目的在于：①对测量值或观察值进行归纳浓缩，用统计量、统计图或统计表的形式表现；②估计总体分布的参数。资料的整理与探索对于某一测量指标，一般应从文献资料中了解其分布类型。如果没有判断概率分布的理论基础，应重复以大样本测定，绘制样本的频数分布图（理论上样本量要大于100），并经统计学检验拟合其分布。数据的描述统计量①连续性数据的频数分布：通过对样本资料编制频数分布表或做茎叶图，以确定资料分布的类型、频数分布的集中趋势和离散趋势、估计总体参数，也便于发现离群值。②中心位置的描述统计量：描述数据分布的集中趋势，常用指标为算术均数、中位数、众数、几何均数等。③离散程度的描述统计量：描述数据分布的离散趋势，常用指标为标准差和方差、极差和四分位数间距、变异系数和离散系数等。④统计学图表：统计图包括连续性数据分布的直方图、茎叶图，表示数据中心位置和离散程度的点杆图（做图时表示均数和标准差）和盒须图（做图时表示中位数、极差、四分位数间距），描述构成比数据资料的百分条图、饼图，描述经时变化趋势的线图，以及预测和检验分布类型的概率-概率图（P-P图）等[6]。统计表具有简单、明了、易于理解、便于比较的优点。编制统计表时原则上应当重点突出、层次分明、避免层次过多或结构混乱。一般的统计表应为三线表，表中只有横线，无竖线和斜线。统计表的标目应层次清楚，不宜过于复杂。

3生物医学动物实验的假设检验

生物医学动物实验中最常见的情况是给予不同受试物后进行组间比较，通过统计学中的假设检验，说明受试物的作用。假设检验时应注意以下问题。

检验方法的选用依据

资料的类型和变量的数目不同类型的资料（定量、定性）的组间比较应采用不同的统计检验方法。单变量、多变量的`统计检验方法也各不相同。实验设计类型应该根据实验设计的具体类型选择对应的统计检验方法，以便得到处理组效应的真实结论。检验方法的前提条件选用假设检验方法前，应了解所分析的数据资料是否满足相应检验方法的前提条件，如t检验和方差分析等参数检验方法要求数据满足正态性和方差齐性，2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。

正态性检验及拟合优度检验

统计学假设检验须判定样本的频数分布是否符合某一理论分布，如符合要求就可按此理论分布来进行统计学处理。对正态分布可采用正态性检验，其他分布可用拟合优度检验。通常可通过查阅文献，了解实验参数符合何种理论分布。

方差齐性检验

连续性数据未达到参数法统计分析前提的第二种原因即为方差不齐。一般而言，数值愈大，其固有的变异性也愈大。例如，若某组动物的平均反应值为100，其数值范围可能为80~120；而另一组动物的平均反应值为300，其数值范围可能会扩大至240~360。解决方差不齐的措施是进行数据转换。若数据的标准差与平均值成正比，在统计分析前宜将数据转换为对数值之后再进行分析，据此，不仅数据的变异度与平均值大小无关，同时还可确保其更符合正态分布。若数据变异度增加幅度与平均值的关系不太明显，采用平方根转换则更易使数据的变异度与平均值大小无关。某些数据经对数或平方根转换后可能仍存在方差不齐，此时宜采用非参数检验。

单侧检验与双侧检验

检验假设选择单侧检验或双侧检验，应事先根据专业知识做出选择。一般而言，若研究目的仅须了解是否存在组间差异、实验者无法预测组间变化的方向以及实验者希望获得正负两方面的结果时，应采用双侧检验。若事先可预测组间差异的变化方向，实验者仅对某一方面的重要性感兴趣，实验者仅希望了解与对照组差异或正或负一个方向，则应采用单侧检验。此外，剂量设计预试验中应采用双侧检验，正式试验在了解相关信息后可采用单侧检验。

多重比较及多重性问题

生物医学实验经常在处理组和对照组之间做多个变量的比较。即使不存在真正的实验效应，也有可能纯粹由于偶然性而有一个或多个变量在5%检验水平出现显著性差别。除了上述均数多重比较导致Ⅰ类错误概率增加的多重性问题之外，其他的多重性问题还包括多次的中期分析、关注多个结局、亚组间的多重比较。处理多重性问题的原则包括：①预先计划进行多重比较；②限制比较的次数；③多重比较时采用更严格的界值标准；④多重比较具有生物学方面的依据。

观察值或实验对象的独立性

许多统计检验方法要求比较的观察值或实验对象相互独立，如二项分布的率检验、t检验和方差分析等。但是，有的生物医学实验中观察单位并不独立。例如，生殖和发育研究中就存在窝效应：由于遗传因素、宫内的发育环境和药物的代谢环境相似，与异窝胎仔相比，同窝胎仔之间对毒性效应的反应概率趋于系统，即同窝内数据为聚集性数据，这就是一种常见的非独立数据。在统计学分析时，忽略数据的窝内相关性具有潜在的风险；因同窝母鼠所产k个胎仔的观察值存在共性，其所提供的信息不及k个独立的来自不同母鼠所产胎仔所提供的信息；窝内相关性愈大，其信息量愈少。聚集性数据的均数标准误小于独立的数据，因此，若基于观察值独立的统计分析方法，就会增加犯Ⅰ类错误的概率，即假阳性的风险增加，降低实验的有效性。

历史对照数据的应用

某些情况下，尤其是在发生率较低的情况下，单项研究可能提示处理可影响肿瘤发生率，但无法得出明确的结论。可能想到的分析办法之一是将处理组的数据与来自其他研究的对照组动物相比较。虽然历史对照数据具有重要意义，但值得强调的是，众多原因可导致不同研究之间的变异度大于研究之内的变异度。动物来源、饲料及饲养条件，研究期限，研究中的动物死亡率、读片的病理学家等均可能影响最终的肿瘤发生率。故此，忽视这些差异，将处理组的肿瘤发生率与合并的对照组发生率相比较，可能得出严重错误的结果，并进而明显夸大统计显著性水平。Tarone[4]曾对历史对照组的比率数据分析进行过综述。

假设检验的局限性

首先，假设检验中的P值并未提供有关处理诱发效应大小的直接信息。某一受试物可诱发一定量的、反应的增加，但增加的幅度是否具有统计显著性则取决于研究的规模和数据的变异性。在规模较小的研究中，有可能错失较大、重要的效应，尤其是在检测终点测量精度不高的情况下。相反，在规模较大的研究中，较小、非重要的效应则具有统计显著性。例如，D药与C药相比，降血压效应相差近30mmHg，但因为例数仅10例，假设检验未发现显著性差异（P=）；相反，B药与A药相比，降血压效应仅相差，但因为例数达500例，假设检验却发现存在显著性差异（P<）。由此可见，统计学显著性与效应大小无直接相关性。因此，愈来愈多的统计学家主张以处理组与对照组差异值的95%置信区间表述处理的效应。据此，若处理反应的增加值为10个单位（95%置信区间3~17单位），则该区间包含真实差异的几率为95%。若置信区间的下限大于零，则双侧检验的P值小于。其次，假设检验无法消除实验设计或实施不当所带来的影响。虽然前述的分层分析等有助于发现真实的差异，但若实验设计存在偏倚，或实验实施过程中存在偏差或失误，假设检验方法一般也于事无补。因此，在生物医学实验过程中应注重对实验设计或实施过程进行严格的质量控制和质量保证措施，强化GLP规范意识。其三，对统计学分析本身的质量控制和质量保证也是确保研究质量的重要环节。所用统计分析软件包应经过充分的认证，以确保分析结果的准确、可靠性。数据的录入、核对和分析结果的报告与归档，均应制订并严格执行相关的标准操作规程。综上所述，在动物实验研究的多个环节，统计学中的相关理论和方法都能够发挥重要作用。统计学不仅可以保证结果的科学性和可靠性，在很多情况下也可以极大地提高研究效率，节约研究成本。在这里还必须强调，除了实验后期的数据分析以外，在实验方案的制定阶段也需要统计学人员的早期介入，这样有助于避免实验设计出现大的偏差和漏洞，有利于研究目标的顺利实现。