动物学最新研究论文

在海里吃鱼是一种古老的传统，许多人都喜欢在海里吃鱼，因为海里的鱼更新鲜，更有营养，而且口感也更好。海里的鱼可以分为两种：淡水鱼和海水鱼。淡水鱼是指在淡水中生活的鱼，它们的口感比较柔软，而海水鱼则是指在海水中生活的鱼，它们的口感比较坚硬。在海里吃鱼时，最好使用新鲜的鱼，这样口感才会更好。一般来说，海水鱼比淡水鱼更容易烹饪，因为它们的肉质比较坚硬，而淡水鱼则比较柔软，容易烂掉。在海里吃鱼时，最好使用新鲜的鱼，这样口感才会更好。一般来说，最好使用海水鱼，因为它们的肉质比较坚硬，而淡水鱼则比较柔软，容易烂掉。在烹饪时，可以使用油炸、烧烤、煎炸等方式，这样口感才会更好。另外，在海里吃鱼时，也可以加入一些调料，比如盐、醋、蒜等，这样口感会更加美味。总之，在海里吃鱼是一种古老的传统，它不仅可以让人们享受到新鲜的海鲜，而且还可以增加饮食的营养价值。

动物科技论文范文 浅议动物学野外实习中标本采集应注意的问题 摘 要:动物学野外实习是高等师范院校生物系动物学教学的一个重要内容。标本采集是动物学野外实习当中一个很重要的环节。本人带领学生野外实习多年,对在实习教学中标本采集应注意的几个问题进行了总结和归纳。 关键词:动物学野外实习标本采集 动物学野外实习是动物学教学的重要环节之一,是掌握动物学基本理论与方法,并将动物学理论与实践相结合的关键步骤。在动物学野外实习中,标本采集是实习内容的重要一环。通过标本采集,有利于学生对野生动物物种的识别和分类,能增强植物学、动物学和生态学等相关课程的教学效果。同时,标本的采集过程也可使学生养成耐心细致的良好习惯,增强生态保护意识,提高自身综合素质。 标本采集过程是一项繁琐而周密的行动[1],标本在采集过程中的每一个细节出现问题,都会影响对动物的识别和分类效果,从而大大降低野外实习的教学效果。下面,本人结合近几年带领学生进行动物学野外实习的体会,谈谈在动物学实习中标本采集应注意的几个问题。 1 样本采集要全面 动物种类繁多,在不同的环境当中,分布着不同的动物。也就是说,标本的采集要全面,不但要采集地表上爬行的、空中飞翔的,还要采集土壤中的、水体中的。在实际采集当中,学生容易注意大型的而忽略小型的、喜欢艳丽的而讨厌色暗的、重视成虫而忽视幼虫、注重飞行的而忘记藏匿的、注意陆生而忽略水生。同时,采集的样本身体也要完整,否则就没有保存的必要。例如,昆虫分目的依据是触角、口器、足、翅以及变态的类型,如果采集到的昆虫断了触角、折了口器、坏了翅膀、掉了足,分类依据没有了,采到的所谓标本就缺乏分类的依据,或者依据不全,也就失去了保存的价值。 2 准备好适合的采集工具 要想采集到全面和完整的标本,就要有相应的采集工具。比如说,要想采集水生动物就得有渔网和浮游生物网;要想采集草丛中的昆虫就得有扫网;要想采集到石块下面的蜈蚣、蝎子等,就得有镢头、镊子;要想抓到飞行的昆虫就得有昆虫网。对于特殊的动物需要用特殊的采集工具,比如说,鞘翅目昆虫一般有假死的习性,多数鞘翅目昆虫吃植物的叶子,例如吃树木的叶子,我们就可以利用带钩的伞,事先撑开,用钩倒挂在树枝上,用力震动树干,昆虫就会跌落在伞内,收集即可。对于有毒的动物,可以将采集到的有毒动物先放进毒瓶(可以是氰化钾,也可以是桃仁、乙醚等制成)毒杀或麻醉,然后进行处理、保存。 3 采集要耐心细致 采集前要制订好周密的采集计划,到达采集点后,为了能对当地动物进行充分观察和识别,应尽量不被动物发现。行动应该轻捷,说话声音要小,尽可能保持宁静状态,衣着应与环境色调接近。各采集小组及每个成员应分工协作,发现样本后不要马上动手采集,应先观察记录其生境、习性,然后进行拍照、填写采集记录卡,然后再进行采集。 4 采集要做好记录 动物学野外实习,同学们的热情都很高,一天能够采集到很多的动物标本,收获颇丰,但是,容易忽视对动物标本采集的记录。采集动物标本是需要及时记录的,需记录采集地点、采集时间、采集人姓名以及动物生存的周边环境状况,如温度、湿度、海拔高度和经、纬度等。否则,即使采集到的动物个体标本再完整,也没有多少保存的意义,因为,别人不知道这个标本采自何方,出现在什么时间等等。 5 采集标本要注意保护动物资源和生态环境 动物是可再生资源,采集时应合理保护资源。在动物学野外实习过程当中,不过量采集捕杀,只要能对物种识别就可以了,一般无需采集过多的标本。同时,对于一些特殊的动物不要采用传统的形式—— 捕杀采集,可以采用新型的非损伤采集方法[2]:例如,对于脊椎动物,国家保护动物是不允许猎杀的,即使不是国家级的保护动物,如鸟类,也是不允许随意猎杀的,那就采用非损伤采集方法,即可以通过望远镜观察,也可以利用照相机记录它们的生活环境、生活姿态,利用录音机录下它们的鸣叫声,最好的方法是利用摄像机拍下它们的形态、姿态、鸣叫、求偶方式、孵卵方式、取食方式以及它们周边的生活环境。这种方式更有利于保护动物资源。 6 采集标本应更新观念 在动物学野外实习中,标本采集是重要的一项内容。但是,以往标本采集中存在的一个很大的问题是重视采集而忽视研究,重视实体采集而忽视影像及其他材料采集。这样导致的结果是,学生采集的标本看完后要不是被永久性地浸泡在标本缸中,要不就是干脆扔掉,造成了较大的浪费,对野生资源破坏也较大;同时,由于学生把注意力和精力主要放在了如何采集到标本上,对标本的观察和研究却往往被忽视。 因此,除了需要标本的采集及分类鉴定以外,还应当在教学中更强调学生在实习中对动物与环境的相互关系有更深入的了解,因而需要做的工作并不是更多的采集标本,而应该是更多和更全面地观察和研究标本。同时,一些现代化的设备和采集技术应该更多的去利用。例如照相机、摄像机采集获得的影像资料比传统的实物材料色彩更艳丽,也更直观和形象,同时也更利于进行后续的过媒体教学;另外,也可以在不伤害动物的基础上,采集动物的血液、毛发、DNA样本等,利用遗传学和分子生物学等技术手段,对动物样本进行分析研究。 7 采集时应注意个人安全 动物学野外实习所处的环境都是在野外。野外环境复杂,草丛中少不了会潜伏有有毒的蛇类、蜈蚣、蝎子等,树丛中少不了各种蜂类。在采集动物之前首先要穿好防护衣服,应该把裤管扎在袜筒里,扎好袖口,身上除了带上必备的实习工具外,最好带一根带叉的棍子,以便防蛇叮咬,还需带上蛇药等解毒药物。同时,采集时要时刻注意脚下,做好安全防范工作。 总的来说,标本的采集是动物学野外实习教学当中的一项重要内容,在实习活动中,只有认真安排,周密计划,正确对待,谨慎行动,耐心细致,才能出色的完成标本采集任务。 看了“动物科技论文怎么写”的人还看： 1. 动物科技论文 2. 动物科学论文范文 3. 动物科学技术论文 4. 动物科技论文(2) 5. 小学生科技论文800字范文

在海里吃sai鱼是什么:在海里吃sai鱼是海洋板鳃鱼（鲨、鳐、鲼）。国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇动物学研究论文称，自1970年以来，全世界的海洋板鳃鱼（鲨、鳐、鲼）减少了71%。这项研究还发现，这些海洋物种中有四分之三以上正处于濒临灭绝的状态。

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。

是金鱼，因为有的时候金鱼会吃掉海里面的鲨鱼幼崽，这也是它也是一种很好的摄取食物的方式。