StatQuest生物统计学专题 - 生物重复和技术重复

生物重复和技术重复分别是什么?在一个实验中应该如何安排生物重复和技术重复?

重复是实验设计的重要原则之一,实验重复无论对于实验结果的可重复性,还是对于最终实验结论的可靠性,都起着起决定性的作用。

实验重复还可以进一步细分为生物重复(biological replicates)和技术重复(technical replicates),那么生物重复和技术重复分别是什么?在一个实验中应该如何安排生物重复和技术重复?

生物重复和技术重复分别是什么?

生物重复:指对同一个处理组中独立来源的重复样本分别进行独立分析,是整个实验的完全重复,如将具有同一基因型的多个细胞株进行独立地测定。由于遗传和环境等因素的影响会引起有机体的个体差异,因此需要采用生物重复的实验设计方法来消除该差异。目前都以3次生物学重复实验设计为主,要求严格的实验可以做5次重复。

技术重复:指对同一样本进行重复地检测分析,例如同一份细胞中抽提的蛋白质进行三次质谱检测,或者对同一RNA-seq样本测序3次。与生物学重复相比,技术重复的测量变异程度较小,从而可以减少实验中的分析变异,将对同一份样本产生高重复性的测量结果 。

简单来讲,生物重复是生物级别的重复,一般都是生物样本的重复。而技术重复,更多的是参数测定环节的重复,一般是对同一生物样本进行多次测定。

进一步分析,其实可以发现生物重复是衡量实验的总波动的(处理组间的差异不列入此处的波动,他们应该称为效应),它包括样本个体间差异和技术重复差异,而技术重复更多的是单纯的衡量参数测量时的波动,如实验操作娴熟程度、仪器稳定性等等。

在一个实验中应该如何安排生物重复和技术重复?

如此说来,对于一个实验来说,如果条件允许的话,最好把生物重复和技术重复做全了?

然而StatQuest推荐的策略是只需要生物重复即可,不需要技术重复。为什么?

只做生物重复

以小鼠的RNA-seq实验为例,先看一下生物偏差(biological variation)和技术偏差(technical variation )。

下图代表小鼠的RNA-seq数据,虚线μ是总体小鼠的Read Counts,蓝色条代表5个样本小鼠的Read Counts。那那么样本小鼠的Read和总体μ是存在一定的差异的,我们将5个样本小鼠的Read取平均:

average = [(μ+5)+(μ-1)+(μ+4)+(μ+2)+(μ-5)] / 5 = μ + (5-1+4+2-5)/5

随着生物重复的增多,(5-1+4+2-5)/5会逐渐趋向于0,这个平均数也会趋近于总体均值μ。

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刚才只考虑了生物生物偏差,没有考虑技术偏差,下图中添加了技术偏差,棕色条为生物偏差,绿色箭头为技术偏差,那么此时依然可以取5个样本小鼠的Read平均:

average = μ + (5-1+4+2-5)/5 + (-2+5+2-2-1)/5

随着生物重复的增多,生物偏差(5-1+4+2-5)/5 逐渐趋向于0,技术偏差也会逐渐趋向于0,这个平均数也会趋近于总体均值μ。

所以只做生物重复就可以很好的使用样本代表总体。

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只做技术重复

继续进行实验,下图代表对1#小鼠测定了5次RNA-seq数据。那么同样方法取5个RNA-seq数据的平均:

average = μ + 5 + (-2+5+2-2-1)/5

随着技术重复数的增加,技术偏差(-2+5+2-2-1)/5会逐渐趋近于0,而这个平均数会逐渐趋近于μ + 5,永远也不会等于总体均值μ,因此做再多的技术重复,最终的RNA-seq数据也无法很好的代表总体。


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同时做生物重复和技术重复

以下图为例,1#小鼠做了2个技术重复,2#小鼠做了3个技术重复,此时的生物偏差为5、5、-1、-1、-1,而技术偏差不变(技术偏差是参数测定时的偏差,不会因样本而异,而且因样本而已的偏差肯定是样本偏差),所以样本均值为:

average = μ + (5+5-1-1-1)/5 + (-2+5+2-2-1)/5

随着样本量的增加,技术偏差(-2+5+2-2-1)/5会逐渐趋向于零。

但生物偏差(5+5-1-1-1)/5虽然也会收敛到0,但是此时所需要的样本量比'只做生物重复’时大大增加,也就是说生物偏差的收敛速度变慢了。

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这个生物偏差收敛变慢的速度有多慢呢?

假如多了3个技术重复,那么就需要3倍的样本量才能抵得上'只做生物重复’时的收敛速度。说白了,就是多做的技术重复最多不过和'只做生物重复’的效果持平而已。

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做一下总结:

只做生物重复:最佳的实验设计,可以很好的代表总体;

只做技术重复,没有生物重复:不要使用这种实验设计,永远只会得到总体的有偏估计。

生物重复和技术重复:不推荐做,并不能很好的提高样本的代表性,要么获得一个有偏的估计,要么需要更多的样本。

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