Em formação

12.3: Considerações experimentais - Biologia


Você pode estar se perguntando por que não estamos usando CONHECEU complementação de genes para isolar transformantes, já que este é o objetivo do nosso projeto de semestre. Primeiro, precisamos garantir que os plasmídeos de superexpressão transformaram com sucesso as cepas de deleção e é possível que as proteínas de fusão Met codificadas pelos plasmídeos sejam incapazes de complementar oconheceu deficiências em transformantes. URA3 a complementação de genes oferece um meio bem testado e confiável para avaliar a transformação bem-sucedida que é independente do metabolismo da metionina.

Uma segunda questão refere-se às incertezas associadas à regulação das ORFs do plasmídeo
pelo GAL1 promotor (Johnston, 1987). o GAL1 O promotor é um promotor indutível que é normalmente reprimido quando as células crescem em glicose e induzido quando a galactose substitui a glicose como fonte de carbono. Em sua localização cromossômica normal, o GAL1 O promotor responde a uma variedade de reguladores de transcrição positivos e negativos (Capítulo 13). Embora um grande número de estudos tenha estabelecido que o GAL1 O promotor funciona bem em localizações ectópicas, como plasmídeos, o promotor não é regulado tão rigidamente em plasmídeos como no cromossomo de levedura. Algumas dessas diferenças podem estar relacionadas ao número de cópias. Múltiplas cópias dos plasmídeos pYES2.1 podem ser esperadas em células transformadas.

Após o isolamento dos transformantes das placas YC-Ura, você irá analisar CONHECEU complementação de gene em placas YC-Met contendo D-glicose e D-galacatose. Lembre-se de que a galactose e a glicose podem não funcionar como simples interruptores “ON” e “OFF” porque o equilíbrio regulatório é alterado nas células transformadas. É possível, por exemplo, que a transcrição gênica “permeável” possa ocorrer na presença do repressor normal, D-glicose. Nesse caso, CONHECEUgenes complementariam conheceu mutantes crescidos em D-glicose. Também é possível que as células transformadas possam produzir quantidades excessivas de Met e proteínas que são prejudiciais ou mesmo fatais para as células transformadas.


Projeto experimental e análise quantitativa da multiômica da comunidade microbiana

Os estudos do microbioma tornaram-se cada vez mais sofisticados e existem métodos moleculares baseados em múltiplas sequências, bem como métodos baseados em cultura, para perfis de microbioma em escala populacional. Para vincular os tipos de dados hospedeiros e microbianos resultantes à saúde humana, várias considerações de projeto experimental, desafios de análise de dados e abordagens estatísticas epidemiológicas devem ser abordadas. Aqui, fazemos um levantamento das melhores práticas atuais para projeto experimental em epidemiologia molecular de microbioma, incluindo tecnologias para gerar, analisar e integrar dados multiômicos de microbioma. Destacamos estudos que identificaram bioativos moleculares que influenciam a saúde humana e sugerimos etapas para dimensionar a pesquisa de microbioma translacional para a descoberta de alvos de alto rendimento em grandes populações.


Fundo

O mundo está repleto de sinais invisíveis e informações imperceptíveis para os humanos. Alguns animais desenvolveram sistemas sensoriais que lhes permitem tirar vantagem desses sinais aparentemente insensíveis que estão fora do alcance da percepção humana. Exemplos disso são a percepção de ultrassom em morcegos (voo sem visão descrito pela primeira vez em [1], e produção / percepção de ultrassom descrita pela primeira vez em [2, 3]) e cetáceos [4] eletrorrecepção em uma variedade de animais, como vários peixes ósseos [5 ], elasmobrânquios [6], e até mamíferos [7] e magnetorecepção em uma variedade de aves migratórias [8] e outras espécies (revisado em [9]). Recentemente, uma nova técnica chamada Eulerian video magnification (EVM) foi desenvolvida para aumentar as mudanças de cor ou movimento, invisíveis a olho nu, a partir de material videográfico [10]. Nesta técnica, uma sequência de vídeo é decomposta espacialmente (ou seja, separada em diferentes bandas de frequência espacial) e filtrada temporariamente com um filtro passa-banda ajustável e o sinal resultante é amplificado para revelar variações temporais ocultas (Fig. 1a. Para um contexto matemático completo , veja [10]). O resultado deste procedimento é uma ampliação marcada das flutuações locais inerentes na sequência de vídeo, que pode revelar as mudanças sutis na cor da pele do rosto humano relacionadas ao aumento da perfusão capilar após a ejeção do ventrículo esquerdo, permitindo uma freqüência cardíaca fácil (fH) medir ou tornar visíveis os movimentos fracos relacionados à respiração em bebês [10]. Uma tentativa anterior foi feita para extrair humanos fH no entanto, a partir de material de vídeo [11], esse procedimento depende de algoritmos sofisticados de rastreamento de face e é improvável que seja aplicável a outras espécies. Da mesma forma, outras técnicas de ampliação de movimento foram desenvolvidas [12, 13]. No entanto, estes seguem a perspectiva Lagrangiana (com referência à dinâmica dos fluidos onde a trajetória das partículas é rastreada ao longo do tempo, ao contrário da perspectiva Euleriana onde as propriedades de um fluido evoluem ao longo do tempo) e estão sujeitos a produzir artefatos quando aplicados ao complexo e movimentos imprevisíveis de animais. Até agora, EVM não foi usado em nenhum estudo no campo da biologia experimental, provavelmente porque o fundamento matemático desta técnica é um tanto complicado e pode ser percebido pelos biólogos como difícil de aplicar. No entanto, as vantagens de ampliar nosso senso de visão para perceber flutuações mínimas com esta ferramenta devem superar essas preocupações.

Visão geral e exemplo do procedimento de ampliação de vídeo Euleriano. uma Diagrama de blocos que representa as etapas de processamento de um procedimento de ampliação de vídeo Eulerian, resultando em uma leitura de sinal do sinal de interesse ou um sinal de passagem para outro procedimento de imagem. b Quatro quadros da fonte de vídeo de entrada original do axolotl anestesiado (arquivo adicional 1, traço esquerdo). c Linha de varredura vertical da fonte de entrada ao longo do tempo. d Ampliação da caixa em b mostrando a região cardíaca do vídeo de entrada. Nenhuma mudança de cor óbvia resultante do batimento cardíaco. e Os mesmos quatro quadros de b com o sinal de pulso do axolotl ampliado. f Mesma linha de varredura ao longo do tempo como em c mas em vídeo ampliado com cores. As flutuações de cor são visíveis. g Ampliação da caixa em e. Mudanças de cor estão presentes ao longo do tempo na região cardíaca. h Quatro quadros de ecocardiografia em modo de brilho gravados simultaneamente com o vídeo de entrada. Os quadros correspondem aos mesmos pontos de tempo que em b, d, e, g. eu Registro Doppler de onda pulsada do fluxo sanguíneo no ventrículo. Observe que o fluxo de pico corresponde às linhas em f, demonstrando que as mudanças de cor no vídeo ampliado resultam do coração batendo

Ser capaz de adquirir uma medição confiável e completamente não invasiva de fH de material de vídeo pode, sem dúvida, ser a aplicação mais valiosa de EVM em biologia experimental. Assumindo que um animal está em estado de equilíbrio metabólico no qual a energia é constantemente reabastecida pelo metabolismo aeróbio, a taxa metabólica (SR) e a taxa de consumo de oxigênio [(O2)] pode ser considerado equivalente. Equação de convecção de Fick para o sistema cardiovascular [14]:

Onde VS é o volume sistólico, Cuma(O2) é o O2 conteúdo de sangue arterial, e Cv(O2) é o O2 conteúdo de sangue venoso, resume a relação entre fH e (O2), e se o pulso de oxigênio <VS × [Cuma(O2) − Cv(O2)]> é constante ou varia de forma previsível com as mudanças em fH, então medições de fH pode ser usado para avaliar SR de animais em condições de laboratório e de campo [15]. o fH-SR relação foi investigada em vários estudos em vertebrados de diferentes classes em diferentes circunstâncias, por exemplo, repouso, caminhada, natação, mergulho, vôo, termorregulação e digestão (para revisão, ver [15]). Geralmente, uma correlação positiva entre fH e SR podem ser encontrados em mamíferos, pássaros e répteis, onde fH é o componente dominante das mudanças em (O2) [15]. Em peixes (e presumivelmente em anfíbios, embora isso não seja bem apoiado pela literatura), o consenso geral tem sido por muito tempo que (O2) é fortemente regulado pelo pulso de oxigênio (amplamente baseado em um estudo clássico [16]) e, portanto, um fH-SR relacionamento é mais difícil de estabelecer [17]. No entanto, este ponto de vista foi recentemente contestado, e agora é reconhecido que a taquicardia em repouso provavelmente influenciou muitos dos estudos mais antigos de fH em peixes devido aos curtos tempos de recuperação após a cirurgia e distúrbios [18, 19].

Tradicionalmente, dispositivos biológicos implantáveis ​​ou conectados externamente que registram eletrocardiograma ou informações acústicas são usados ​​para adquirir fH no laboratório ou na natureza. A vantagem disso é o registro contínuo e a capacidade de monitorar o animal em situações onde o pesquisador não pode estar presente (mergulhos extremos, vôo, etc.). A desvantagem é que o dispositivo deve primeiro ser fixado ou implantado no animal, o que requer algum grau de manipulação manual e frequentemente envolve anestesia. Isso pode afetar as medições por algum tempo após a perturbação e mesmo continuamente se o dispositivo afetar a condição fisiológica ou comportamental do animal (por exemplo, [20]). Além disso, na maioria dos casos, esses dispositivos devem ser removidos para recuperação dos dados, exigindo uma segunda manipulação ou captura do sujeito. Portanto, em algumas situações onde a filmagem pode ser aplicável (filmagem ativa ou usando "armadilhas fotográficas" passivas), fH obtido por EVM pode ser desejável. A ocorrência temporal de mudanças de cor relacionadas à propagação da onda de pulso associada a um batimento cardíaco também carrega informações sobre a velocidade da onda de pulso. Além disso, outras mudanças mínimas de cor ou movimentos relacionados à fisiologia ou comportamento animal, como respiração e produção de som, podem ser obtidos por esta técnica.

Neste estudo, descrevemos como EVM pode ser usado para obter sinais inaparentes, principalmente com foco em fH. Isso é estabelecido por meio de uma série de experimentos laboratoriais de detecção de frequência cardíaca em salamandras neotênicas, peixes, galinhas embrionárias e camundongos e, finalmente, com exemplos de situações de vida selvagem em cativeiro (zoológico) e em liberdade em que sinais ocultos podem ser ampliados e detectou.


Redução

‘Redução’ propõe que os pesquisadores reduzam o número de animais experimentais usados ​​de modo que apenas dados suficientes e não mais sejam obtidos para dar resultados suficientemente informativos. Projetos experimentais que incorporam perturbações mais fortes ou suportam maior precisão de medição melhoram a relação sinal-ruído da análise de dados (ver Halsey, 2007), o que permite que o tamanho da amostra seja reduzido. Simplificando, experimentos mais limpos e claros requerem menos animais experimentais para que a análise seja robusta. Autores como McClelland (2000), Eng (2003) e de Boo e Hendriksen (2005) sugerem vários caminhos para melhorar a precisão da medição, incluindo: (1) usar medidas mais confiáveis, repetir medições, usar pessoal experiente e procedimentos experimentais bem afiados (2) incorporar medidas de variáveis ​​concomitantes (como massa corporal) para contabilizar a variabilidade mensurável (3) reduzir experimentalmente a variabilidade, por exemplo por trabalhar com uma faixa etária ou sexo (o último pertence ao animal de estudo e ao pesquisador Sorge et al., 2014), no entanto, isso reduz a generalização dos resultados (Würbel, 2000) e, portanto, foi desautorizado pelos Institutos Nacionais de Saúde nos EUA (4) aumentando a variância na (s) variável (is) preditor (es), por exemplo, incluindo animais com uma faixa de idade maior se estudando correlatos de senescência (5) usando indivíduos como seus próprios controles (por exemplo, testando cada animal após uma injeção de solução salina bem como uma injeção de hormônio). No entanto, argumentamos que há um problema de pesquisa abrangente que normalmente substitui ajustes feitos em projetos experimentais - o foco no onipresente P-valor ao interpretar análises de dados. Independentemente do projeto experimental, por causa de algumas fragilidades intrínsecas de P-análise de dados baseada em valores, tais estudos geralmente terão empregado um tamanho de amostra muito pequeno para que conclusões sólidas possam ser feitas.

Redução ... no uso do P-valor para interpretação de dados

Normalmente, o número de animais incluídos em um experimento é determinado usando análise de poder estatístico para calcular o tamanho da amostra necessário para uma probabilidade estimada de rejeitar corretamente a hipótese nula. O poder estatístico de 80% é a norma (Cohen, 1988), o que significa que quando a hipótese nula testada for falsa, um resultado estatisticamente significativo será relatado 80% das vezes. O número de animais necessário para atingir 80% de poder em um experimento bem projetado é considerado "necessário" e, portanto, é eticamente aceitável de acordo com a filosofia 3Rs. A análise de poder está intimamente ligada ao P-valor, já que o último é usado para decidir se a hipótese nula é rejeitada ou não (e, portanto, se um achado é considerado 'significativo').

Recentemente, tornou-se evidente que muitas descobertas científicas não são reproduzíveis (Baker, 2016 Open Science Collaboration, 2015), abalando a busca da ciência em seu núcleo (Economist, 2013 Freedman et al., 2015 Mobley et al., 2013 Ioannidis, 2005). Realizar um estudo em animais não reprodutíveis é fundamentalmente contrário ao princípio dos 3Rs, indicando que os animais foram usados ​​em experimentos infrutíferos e até mesmo enganosos (Button et al., 2013). Muitos autores discutiram como combater a irreprodutibilidade (Freedman et al., 2015 Ioannidis et al., 2015 McNutt, 2014 Nosek et al., 2015 Woolston, 2014 http://validation.scienceexchange.com/#/reproducibility-initiative). Embora apenas algumas publicações tenham como alvo o P-valor como um potencial culpado, estes artigos argumentaram convincentemente que o excesso de confiança em P-valores para a interpretação dos dados estão ajudando a impulsionar a irreprodutibilidade (Colquhoun, 2014 Cumming, 2008 Halsey et al., 2015 Nuzzo, 2014, embora outros fatores, como a falta de homogeneidade nos protocolos, possam contribuir).

Dois argumentos são apresentados. Em primeiro lugar, a interpretação dos dados com base em P-valores muitas vezes produzem conclusões enganosas devido à taxa de descoberta falsa, que é a probabilidade de calcular um P-valor suficientemente baixo para reivindicar "significância" quando na verdade a hipótese nula é verdadeira (Colquhoun, 2014). Assumindo P-valores & lt0,05 são aqueles considerados "significativos", e que a proporção de estudos realizados onde a hipótese nula é falsa é de 10%, a taxa de descoberta falsa é de pelo menos 36% de acordo com Colquhoun (2014) e Sellke et al. (2001) (embora possa ser menos em campos de pesquisa onde os cientistas conduzem os experimentos que eles antecipam têm probabilidade de retornar resultados "significativos" Wacholder et al., 2004). Em segundo lugar, os modelos destacaram que P-valores normalmente variam dramaticamente entre as réplicas de um estudo, e esta 'inconstância' em P-valores estão presentes mesmo quando o poder estatístico é bastante alto, por ex. 80% (Cumming, 2008 Halsey et al., 2015).

Nas disciplinas biológicas, o poder estatístico médio, incluindo em campos como neurociência (Button et al., 2013 Macleod et al., 2009) e ecologia comportamental (Jennions e Møller, 2003), é consistentemente inferior a 50% e muitas vezes consideravelmente inferior (Smith et al., 2011). Essa baixa potência agrava o problema de falsas descobertas e a inconstância inerente de P-valores. Simplificando, quando um estudo relata um P-valor indicando forte evidência contra a hipótese nula, há todas as chances de que uma replicação desse estudo relataria um P-valor que indica muito menos evidência contra a hipótese nula (e vice-versa). Além disso, os estudos que produzem resultados significativos tendem a exagerar o verdadeiro tamanho do efeito, e isso é exacerbado quando o poder estatístico é baixo (Button et al., 2013 Halsey et al., 2015). Consequentemente, a interpretação de experimentos pontuais com base na P-valor pode explicar porque tantos estudos são irreproduzíveis (Halsey et al., 2015).

Existem outras razões válidas para questionar a utilidade de P-valores para interpretação de dados (Cohen, 1994 Tressoldi et al., 2013). De particular relevância é que o teste de significância da hipótese nula apenas nos permite fazer uma pergunta muito limitada sobre nossos dados, simplesmente "existe ou não existe?". Por exemplo, "há uma diferença nas taxas metabólicas entre duas cepas de camundongos?" Ou "há uma relação entre a taxa metabólica e o comportamento de risco?". Dado um estudo grande o suficiente, sempre podemos encontrar uma diferença, ou um relacionamento, em algum grau (Cohen, 1994 Loftus, 1993) e, portanto, responder a essas perguntas nos diz muito pouco sobre nossos dados.

Uma vez que esses fatos preocupantes sobre o P-valor ter afundado, a única conclusão aberta para nós é reduzir significativamente, ou mesmo descartar, nosso uso de P-valores em análises estatísticas. Embora P- os valores estão arraigados na cultura de pesquisa da biologia experimental, quando a saúde e o bem-estar animal estão em jogo, é certamente antiético continuar usando um índice estatístico inadequado para a interpretação dos dados. Por sua vez, o uso da análise de poder para calcular o número necessário de animais experimentais torna-se questionável.

Que alternativas temos?

Existem várias alternativas disponíveis, como a análise Bayesiana e o Critério de Informação de Akaike, embora nenhum método seja perfeito (Ellison et al., 2014). Sugerimos que, em vez de focar na abordagem padrão de "existe ou não existe?", É mais esclarecedor perguntar "quão grande é a diferença?" Ou "quão forte é o relacionamento?", Juntamente com a pergunta 'quão precisa é a estimativa da magnitude da diferença ou relação?'. As respostas a essas duas perguntas não apenas nos dizem se há uma diferença ou relação, mas também nos informam sobre sua magnitude (estimada) juntamente com o quão precisa essa estimativa provavelmente será no geral, um uso muito melhor de animais experimentais. A maneira mais direta de analisar nossos dados para responder a essas duas perguntas é primeiro calcular o tamanho do efeito - o tamanho da diferença entre as condições ou a força da correlação entre duas variáveis. Em segundo lugar, porque nosso experimento apenas estima em vez de medir o tamanho do efeito da população, devemos também fornecer os intervalos de confiança para essa estimativa, para indicar com que precisão o efeito é conhecido (Cumming, 2008 Halsey et al., 2015 Johnson, 1999 Nakagawa e Cuthill , 2007).

Mais é menos

Ao basear a interpretação dos dados nas estimativas do tamanho do efeito e sua precisão, o número de animais experimentais necessários deve se relacionar com a precisão com que precisamos de nossa amostra para representar a população. ‘Planejar para precisão’ calcula o tamanho da amostra necessário para o tamanho do efeito necessário a fim de fornecer um grau definido de precisão, com base no tamanho do efeito previsto e variância dentro dos dados (Maxwell et al., 2008). Atualmente, poucos estudos adotam essa abordagem quando apresentada, os intervalos de confiança de 95% costumam ser grandes, apresentando baixa precisão - fato que pode explicar a omissão de intervalos de confiança em muitos números. Mas é importante que estejamos cientes do nível de precisão (ou não) em nossos resultados experimentais (ao invés de escondê-lo atrás de um P-value Cumming, 2008) se necessário, devemos ajustar o tamanho da nossa amostra de acordo. Projetar experimentos em torno da precisão em vez da análise de poder provavelmente aumentará o número de animais experimentais. No entanto, se os resultados forem mais significativos, isso deve reduzir o número de repetições de experimentos necessárias, reduzindo assim o número de animais experimentais a longo prazo.

Talvez o argumento mais forte para análises baseadas em tamanhos de efeito combinados com intervalos de confiança seja que, onde vários estudos sobre uma determinada questão foram publicados e essas informações incluídas, elas podem então ser combinadas em uma meta-análise, permitindo-nos nos concentrar nas estatísticas verdade (por exemplo, Sena et al., 2010). Normalmente, os intervalos de confiança em torno de um tamanho de efeito calculado a partir da meta-análise são muito menores do que os dos estudos individuais (Cohn e Becker, 2003), dando assim uma imagem muito mais clara sobre o verdadeiro tamanho do efeito no nível da população (Fig. 2 ) Na verdade, os tamanhos de amostra necessários para detectar tamanhos de efeito com precisão adequada são muitas vezes proibitivos ou considerados antiéticos para pesquisadores individuais, necessitando de meta-análises futuras (Maxwell et al., 2008). E meta-análises são eficientes em números de animais experimentais. Em primeiro lugar, onde uma meta-análise é realizada exclusivamente em dados publicados anteriormente, ela representa um estudo sem experimentos, o que há de mais moderno em redução de 3Rs. Em segundo lugar, onde vários estudos de natureza semelhante são conduzidos em uma questão de pesquisa relativamente intratável (Nature Magazine, 2016), tanto dentro como entre publicações, as metanálises fornecem uma boa indicação de quando tais experimentos replicados não são mais necessários (Fig. 2). No entanto, o calcanhar de Aquiles da meta-análise é o "fenômeno da gaveta de arquivos". Os dados sobre experimentos com animais são frequentemente arquivados e não publicados se forem considerados "não significativos" (Dwan et al., 2013) - outro exemplo da necessidade de remover o foco no P-valor. No entanto, os resultados de todos os estudos robustos e relevantes fornecem grãos inestimáveis ​​para o moinho para uma meta-análise futura, independentemente de seu suposto 'interesse', e meta-análises muitas vezes destacam acordos aproximados entre vários estudos que parecem contraditórios quando vistos como fornecendo achados 'significativos' ou 'não significativos'. Na verdade, o arquivamento de dados desinteressantes distorce a distribuição dos dados publicados e distorce a verdade, o que, a longo prazo, levará a um maior número geral de animais sendo submetidos a experimentos. Portanto, é essencial para a Redução dos 3Rs, e para a busca da ciência em geral, que todos os dados experimentais válidos sejam publicados. Felizmente, há cada vez mais periódicos que julgam explicitamente se uma submissão é adequada para publicação apenas com base no mérito, sem consideração de impacto. E para aqueles pesquisadores que insistem em P- interpretações baseadas em valores, a versão revisada do Código Europeu de Conduta para Integridade em Pesquisa declara que os resultados não significativos devem ser tratados como descobertas válidas dignas de publicação (Wissenschaftsstiftung, 2017 Box 2) um padrão que o programa Horizonte 2020 da UE agora espera seus destinatários devem obedecer.

Meta-análise cumulativa da eficácia dos tratamentos líticos (por exemplo, ativador do plasminogênio tecidual) em modelos animais trombóticos de acidente vascular cerebral. Os dados foram adaptados para ilustrar os pontos-chave explicados e discutidos neste artigo. Os estudos são adicionados à meta-análise cumulativa na ordem de sua data de publicação. Quanto maior o valor no x-eixo, maior será o efeito positivo do tratamento. O tratamento melhora o resultado, no entanto, a estimativa da eficácia (tamanho do efeito) diminuiu à medida que mais dados se tornaram disponíveis. Isso muitas vezes acontece, porque os estudos são tipicamente insuficientes e, portanto, quando estatisticamente significativos, tendem a superestimar o verdadeiro tamanho do efeito (Halsey et al., 2015). Observe também o tamanho considerável dos intervalos de confiança de 95% (barras horizontais finas) para o primeiro estudo e mesmo quando os primeiros estudos são combinados, isso é comum e demonstra a falta de precisão que estudos individuais muitas vezes fornecem sobre o verdadeiro efeito (população) tamanho, mas não é aparente ao focar no P-valor. Na verdade, focando no P-valor de cada estudo para sintetizar os resultados retornaria uma conclusão confusa, pois enquanto muitos dos estudos relatam um efeito estatisticamente significativo do tratamento (pontos de dados pretos e intervalos de confiança de 95% indicam que o último estudo adicionado à meta-análise foi estatisticamente significativo), muitos dos estudos não indicam eficácia do tratamento (azul). Em contraste, o foco no tamanho do efeito e intervalos de confiança de 95% de cada estudo mostra um padrão relativamente consistente de evidência da eficácia do tratamento (como ilustrado), e a precisão estimada do grau de eficácia do tratamento melhora continuamente à medida que mais estudos são combinados no meta -análise. A linha horizontal espessa mostra uma data aproximada sugerida em que a eficácia do tratamento era bem conhecida e era improvável que outros estudos refinassem isso substancialmente. Embora os estudos publicados após 2001/2002 provavelmente incluíssem outros experimentos e / ou análises valiosos, esta figura ilustra que as meta-análises podem informar sobre quando estudos adicionais de um determinado tratamento ou fenômeno seriam improdutivos. Atender a essas informações reduziria o número de animais usados ​​na pesquisa experimental. Esta figura foi modificada de Sena et al. (2010), com permissão.

Meta-análise cumulativa da eficácia dos tratamentos líticos (por exemplo, ativador do plasminogênio tecidual) em modelos animais trombóticos de acidente vascular cerebral. Os dados foram adaptados para ilustrar os pontos-chave explicados e discutidos neste artigo. Os estudos são adicionados à meta-análise cumulativa na ordem de sua data de publicação. Quanto maior o valor no x-eixo, maior será o efeito positivo do tratamento. O tratamento melhora o resultado, no entanto, a estimativa da eficácia (tamanho do efeito) diminuiu à medida que mais dados se tornaram disponíveis. Isso muitas vezes acontece, porque os estudos são tipicamente insuficientes e, portanto, quando estatisticamente significativos, tendem a superestimar o verdadeiro tamanho do efeito (Halsey et al., 2015). Observe também o tamanho considerável dos intervalos de confiança de 95% (barras horizontais finas) para o primeiro estudo e mesmo quando os primeiros estudos são combinados, isso é comum e demonstra a falta de precisão que estudos individuais muitas vezes fornecem sobre o verdadeiro efeito (população) tamanho, mas não é aparente ao focar no P-valor. Na verdade, focando no P-valor de cada estudo para sintetizar os resultados retornaria uma conclusão confusa, enquanto muitos dos estudos relatam um efeito estatisticamente significativo do tratamento (pontos de dados pretos e intervalos de confiança de 95% indicam que o último estudo adicionado à meta-análise foi estatisticamente significativo), muitos dos estudos não indicam eficácia do tratamento (azul). Em contraste, o foco no tamanho do efeito e intervalos de confiança de 95% de cada estudo mostra um padrão relativamente consistente de evidência da eficácia do tratamento (como ilustrado), e a precisão estimada do grau de eficácia do tratamento melhora continuamente à medida que mais estudos são combinados no meta -análise. A linha horizontal espessa mostra uma data aproximada sugerida em que a eficácia do tratamento era bem conhecida e era improvável que outros estudos refinassem isso substancialmente. Embora os estudos publicados após 2001/2002 provavelmente incluíssem outros experimentos e / ou análises valiosos, esta figura ilustra que meta-análises podem informar sobre quando estudos adicionais de um determinado tratamento ou fenômeno seriam improdutivos. Atender a essas informações reduziria o número de animais usados ​​na pesquisa experimental. Esta figura foi modificada de Sena et al. (2010), com permissão.

Muitos periódicos, órgãos de financiamento e revisores gostam de ver P-valores e análises de poder. Por este motivo, os experimentadores podem estar preocupados em se colocar em desvantagem caso se tornem apóstatas do P-Doutrina de valor. Eles devem ser aconselhados a continuar relatando P-valores em seus manuscritos, mas para mudar o foco da interpretação para os tamanhos de efeito. Para propostas de projeto, talvez seja sensato fornecer uma análise de poder e um plano de precisão. Abaixo está um modelo de texto que pode ser usado para inclusão na seção Métodos de manuscritos para sinalizar que a interpretação dos dados será baseada nos tamanhos de efeito, e para justificar o porquê, ao mesmo tempo em que garante que P-valores permanecerão presentes:

No artigo atual, o P-valor é tratado como uma variável contínua (Fisher, 1959 Boos e Stefanski, 2011), e porque é tipicamente altamente impreciso, é considerado apenas uma indicação provisória da força da evidência para padrões observados nos dados (Fisher, 1959 Boos e Stefanski, 2011 Halsey et al., 2015). Primeiramente, os padrões nos dados são interpretados a partir de gráficos de tamanhos de efeito de amostra e sua precisão (quantificados por intervalos de confiança de 95%) (Lavine, 2014 Loftus, 1993).


Conteúdo

Alguns exemplos de motores moleculares biologicamente importantes: [2]

      são responsáveis ​​pela contração muscular, transporte de carga intracelular e produção de tensão celular. move a carga dentro das células para longe do núcleo ao longo dos microtúbulos, em transporte anterógrado. produz o batimento axonemal de cílios e flagelos e também transporta carga ao longo dos microtúbulos em direção ao núcleo da célula, em transporte retrógrado.
      a polimerização gera forças e pode ser usada para propulsão. ATP é usado. polimerização usando GTP. é responsável pela separação dos botões de clatrina da membrana plasmática. GTP é usado.
      família de proteínas converte a energia química em ATP para a energia potencial eletroquímica de um gradiente de prótons através de uma membrana ou vice-versa. A catálise da reação química e o movimento dos prótons são acoplados entre si por meio da rotação mecânica de partes do complexo. Isso está envolvido na síntese de ATP nas mitocôndrias e cloroplastos, bem como no bombeamento de prótons através da membrana vacuolar. [3]
    • O flagelo bacteriano responsável pela natação e tombamento de E. coli e outras bactérias atuam como uma hélice rígida que é movida por um motor rotativo. Este motor é acionado pelo fluxo de prótons através de uma membrana, possivelmente usando um mecanismo semelhante ao encontrado no Fo motor em ATP sintase.
    • Motores de ácido nucléico:
        transcreve o RNA de um molde de DNA. [5] transforma o DNA de fita simples em DNA de fita dupla. [6] separar fitas duplas de ácidos nucleicos antes da transcrição ou replicação. ATP é usado. reduzir o superenrolamento do DNA na célula. ATP é usado. e os complexos SWI / SNF remodelam a cromatina em células eucarióticas. ATP é usado. responsável pela condensação cromossômica em células eucarióticas. [7]
    • Os motores de empacotamento do DNA viral injetam o DNA genômico viral nos capsídeos como parte de seu ciclo de replicação, compactando-o de maneira muito compacta. [8] Vários modelos foram apresentados para explicar como a proteína gera a força necessária para conduzir o DNA para o capsídeo para uma revisão, ver [1]. Uma proposta alternativa é que, ao contrário de todos os outros motores biológicos, a força não seja gerada diretamente pela proteína, mas pelo próprio DNA. [9] Neste modelo, a hidrólise de ATP é usada para conduzir mudanças conformacionais de proteínas que alternativamente desidratam e reidratam o DNA, conduzindo-o ciclicamente de B-DNA para A-DNA e vice-versa. A-DNA is 23% shorter than B-DNA, and the DNA shrink/expand cycle is coupled to a protein-DNA grip/release cycle to generate the forward motion that propels DNA into the capsid.
      • Enzymatic motors: The enzymes below have been shown to diffuse faster in the presence of their catalytic substrates, known as enhanced diffusion. They also have been shown to move directionally in a gradient of their substrates, known as chemotaxis. Their mechanisms of diffusion and chemotaxis are still debated. Possible mechanisms include local and global thermal effects, phoresis or conformational changes. [10][11][12]
        • Catalase
        • Urease
        • Aldolase
        • Hexokinase
        • Fosfoglucose isomerase
        • Fosfofrutocinase
        • Glucose Oxidase

        There are two major families of molecular motors that transport organelles throughout the cell. These families include the dynein family and the kinesin family. Both have very different structures from one another and different ways of achieving a similar goal of moving organelles around the cell. These distances, though only few micrometers, are all preplanned out using microtubules. [13]

        • Kinesin - These molecular motors always move towards the positive end of the cell
          • Uses ATP hydrolysis during the process converting ATP to ADP
            • This process consists of . . .
              • The "foot" of the motor binds using ATP, the "foot" proceeds a step, and then ADP comes off. This repeats itself until the destination has been reached
              • Kinesin-1 (Conventional)
              • Kinesin-2 (Heterotrimeric)
              • Kinesin-5 (Bipolar)
              • Kinesin-13
              • Uses ATP hydrolysis during the process converting ATP to ADP
              • Unlike kinesin, the dynein is structured in a different way which requires it to have different movement methods.
                • One of these methods includes the power stroke, which allows the motor protein to "crawl" along the microtubule to its location.
                • A Stem Containing
                  • A region that binds to dynactin
                  • Intermediate/light chains that will attach to the dynactin bonding region
                  • With a domain that will bind to the microtubule
                    These molecular motors tend to take the path of the microtubules. This is most likely due to the facts that the microtubules spring forth out of the centrosome and surround the entire volume of the cell. This in tern creates a "Rail system" of the whole cell and paths leading to its organelles.

                  Because the motor events are stochastic, molecular motors are often modeled with the Fokker–Planck equation or with Monte Carlo methods. These theoretical models are especially useful when treating the molecular motor as a Brownian motor.

                  In experimental biophysics, the activity of molecular motors is observed with many different experimental approaches, among them:

                  • Fluorescent methods: fluorescence resonance energy transfer (FRET), fluorescence correlation spectroscopy (FCS), total internal reflection fluorescence (TIRF). can also be useful for analysis of motors that operate on long pieces of DNA. spectroscopy can be used to observe motion on nanosecond timescales. (not to be confused with molecular tweezers in context) are well-suited for studying molecular motors because of their low spring constants.
                  • Scattering techniques: single particle tracking based on dark field microscopy or interferometric scattering microscopy (iSCAT)
                  • Single-molecule electrophysiology can be used to measure the dynamics of individual ion channels.

                  Many more techniques are also used. As new technologies and methods are developed, it is expected that knowledge of naturally occurring molecular motors will be helpful in constructing synthetic nanoscale motors.

                  Recently, chemists and those involved in nanotechnology have begun to explore the possibility of creating molecular motors de novo. These synthetic molecular motors currently suffer many limitations that confine their use to the research laboratory. However, many of these limitations may be overcome as our understanding of chemistry and physics at the nanoscale increases. One step toward understanding nanoscale dynamics was made with the study of catalyst diffusion in the Grubb's catalyst system. [14] Other systems like the nanocars, while not technically motors, are also illustrative of recent efforts towards synthetic nanoscale motors.

                  Other non-reacting molecules can also behave as motors. This has been demonstrated by using dye molecules that move directionally in gradients of polymer solution through favorable hydrophobic interactions. [15] Another recent study has shown that dye molecules, hard and soft colloidal particles are able to move through gradient of polymer solution through excluded volume effects. [16]


                  Key points

                  The majority of patients with locally advanced or metastatic urothelial carcinoma treated with an anti-PDL1 checkpoint inhibitor immunotherapy given in the post-platinum or cisplatin-ineligible setting will fail to achieve complete remission novel treatment approaches are needed to improve clinical outcomes for these patients.

                  An emerging target for systemic treatment of locally advanced or metastatic urothelial carcinoma is the tumour-associated antigen nectin-4, which is overexpressed in various cancer types, including 97% of urothelial carcinomas.

                  In the nectin-4 targeting antibody–drug conjugate enfortumab vedotin, human anti-nectin-4 antibody is linked to the cytotoxic microtubule-disrupting agent monomethyl auristatin E, and its preclinical activity has been successfully demonstrated in several solid tumours, including bladder cancer.

                  Enfortumab vedotin is being evaluated in ongoing phase I, II and III clinical trials either as a monotherapy or in combination with the checkpoint inhibitor pembrolizumab and/or chemotherapy in patients with locally advanced or metastatic urothelial carcinoma.

                  On the basis of data from the phase II EV-201 study, the FDA granted accelerated approval to enfortumab vedotin in December 2019 for patients with locally advanced or metastatic urothelial carcinoma whose disease has progressed on platinum and checkpoint inhibitor therapy.

                  Data from the phase Ib/II EV-103 study led to the FDA granting breakthrough therapy designation to enfortumab vedotin combined with pembrolizumab in February 2020 as a first-line treatment for cisplatin-ineligible patients with locally advanced or metastatic urothelial carcinoma.


                  Issues

                  We’re looking forward to the SEB 2021 Annual Conference, taking place online from 29 June – 8 July.

                  Careers and Coffee
                  Join JEB Reviews Editor Charlotte Rutledge at 1.30pm on 1 July to hear about her personal career journey.

                  Young Scientist Award
                  We’re delighted to sponsor the Young Scientist Award (animal section). The winner will be announced on 8 July.

                  Subject collections
                  View our subject collections highlighting papers by recent SEB award winners, find out how JEB supports early-career researchers and learn about the journal.

                  Happy birthday FocalPlane

                  On 1 July, FocalPlane celebrated its first birthday!

                  Look back over the community site's succesful first year and join the celebrations as FocalPlane launches a new image competition to feature on the cover of Journal of Cell Science and has two goodybags up for grabs.

                  Caiman red blood cells carry bicarbonate, not blood plasma

                  Bautista et al. find that rather than carry bicarbonate in their blood plasma, caiman carry the anion in their red blood cells, thanks to their specially modified haemoglobin.

                  Read & Publish agreement with EIFL

                  We are pleased to announce that researchers in 30 developing and transition economy countries can benefit from immediate and fee-free Open Access publishing in Journal of Experimental Biology following a new agreement with Electronic Information for Libraries (EIFL).

                  We now have over 200 institutions in more than 20 countries and six library consortia participating in our read & Publish initiative. Find out more and view the full list of participating institutions.


                  0.1 Why bother with linear models – aren’t t-tests and ANOVA good enough?

                  The linear models advocated here will often give the same p-value as a t-test or ANOVA, which raises the question, why bother with linear models? Some answers include

                  1. Biologically meaningful focus. Linear models encourage looking at, thinking about, and reporting estimates of the size of a treatment effect and the uncertainty of the estimate. The estimated treatment effect is the difference in the response between two treatments. If the mean plasma glucose concentration over the period of a glucose tolerance test is 15.9 mmol/l in the knockout group and 18.9 mmol/l in the wildtype group, the estimated effect is -3.0 mmol/l. The magnitude of this effect is our measure of the difference in glucose tolerance between the two treatments. What is the physiological consequence of this difference? Is this a big difference that would excite NIH or a trivial difference that encourages us to pursue some other line of research? I don’t know the answers to these questions– I’m not a metabolic physiologist. Researchers in metabolic physiology should know the answers, but if they do, they don’t indicate this in the literature. Effect sizes are rarely reported in the experimental bench-biology literature.

                  What is reported are p-values. Extremely small p-values give some researchers the confidence that an effect is large or important. This confidence is unwarranted. P-values are not a measure of effect size. If the conduction of the experiment and analysis of the results closely approximate the model underlying the computation of the p-value, then a p-value dampens the frequency that we are fooled by randomness and gives a researcher some confidence in the direction (positive or negative) of an effect.

                  P-values are neither necessary nor sufficient for good data analysis. But, a p-value is a useful tool in the data analysis toolkit. Importantly, the estimation of effects and uncertainty and the computation of a p-value are not alternatives. Throughout this text, linear models are used to compute a p-value além de the estimates of effects and their uncertainty.

                  NHST Blues – The emphasis on p-values as a measure to report is a consequence of the “which statistical test?” strategy of data analysis. This practice, known as Null-Hypothesis Significance Testing (NHST), has been criticized by statisticians for many, many decades. Nevertheless, introductory biostatistics textbooks written by both biologists and statisticians continue to organize textbooks around a collection of hypothesis tests, with a great deal of emphasis on “which statistical test?” and much less emphasis on estimation and uncertainty. The NHST/which-statistical-test strategy of learning or doing statistics is easy in that it requires little understanding of the statistical model underneath the tests and its assumptions, limitations, and behavior. The NHST strategy in combination with point-and-click software enables mindless statistics and encourages the belief that statistics is a tool like a word processor is a tool, afterall, a rigorous analysis of one’s data requires little more than getting p-values and creating bar plots. Indeed, many PhD programs in the biosciences require no statistics coursework and the only training available to students is from the other graduate students and postdocs in the lab. As a consequence, the biological sciences literature is filled with error bars that imply data with negative values and p-values that have little relationship to the probability of the data under the null. More importantly for science, the reported statistics are often not doing for the study what the researchers and journal editors think they are doing.


                  Latest Biology Projects for Class 12 CBSE Students

                  Biology Projects on Genetics and Evolution

                  1. To Study the Chromosomal Disorder
                  2. To Study the Genetic Mutation: Types and its Causes
                  3. To Study the Various DNA Separation Techniques
                  4. To Study the Radiation Effects on the DNA
                  5. To Study and Extract the DNA from the Banana
                  6. To Study the RNA Structure and Its Functions
                  7. To Study the Different DNA Extraction Methods
                  8. To Study the Process of the DNA Fingerprinting
                  9. To Study the Chromosomes and DNA Packaging
                  10. To Study the Characteristics of the Genetic Code
                  11. To Study the Isolation of DNA from Animal Cell
                  12. To Study the Regulations of the Gene Expression
                  13. To Study the DNA Extraction from the Mango
                  14. To Study the Mutualism and its different types
                  15. To Study the DNA Sequencing Technologies Project
                  16. To Study the Gene Silencing: Mechanism and applications
                  17. To Study the Enzymes of DNA Replication Mechanism
                  18. To Study the Developments in the Rice Genome Research
                  19. To Study the Genetic disorders of Thalassemia Inheritance
                  20. To Study the Mendelian Genetic Disorder in the Humans

                  Biology Projects on Cell Structure

                  1. To Study the Animal Cells Parts and Function
                  2. To Study the Mitosis in Onion Root Tip Cells
                  3. To Study the Human Stem Cell Technology
                  4. To Study the 3D Animal Cell Biology Project
                  5. To Study the Qualitative Analysis of Carbohydrate
                  6. Study of the Structure and Classification of Enzymes and Its function
                  7. To Study the Cellular Membranes, Security Mechanisms, and Phospholipids in the Living Cells
                  8. To Study and Evaluate the Molecular Vitality Resources for Prokaryotic and Eukaryotic Cells
                  9. To Study the Functions of Nucleic-acid in restraining Growing and Reproduction in the Household Cells: Biology project topics

                  Biology Projects on Human Physiology

                  1. To Study the Retinal Glare Recovery
                  2. To Study of the Human Eye Vision Structure
                  3. To Study the Working of Human Heart and Its Function
                  4. To Study the Inheritance and Genetic of Blood Group
                  5. To Study the Human Digestive System Parts and Functions
                  6. To Study the Prevention and treating of the Blood Clotting
                  7. To Study the Biology Project on the Human immunity System
                  8. Study the Role of Rhizobium bacteria in Bio-fertilizers Production
                  9. To Study the Pupil Dilation Effect on the Peripheral Vision
                  10. To study the temperature effects on the peripheral blood oxygen saturation determined by the pulse oximetry

                  Biology Projects on Plant Physiology

                  1. To Study the Speed of Sprouting Seeds
                  2. To Study the Aeroponics and Hydroponics
                  3. To Study the Transpiration rate of the different Plants
                  4. To Study the Different types of Medicinal Plants
                  5. To Study the Leaf Shape, venation, and Margin
                  6. To Study the Plant and Flower Pigment and Colours
                  7. To Study the Impact of the light on the Growth of Plant
                  8. To Study, the Plant Covered with Plastic Bag Experiment
                  9. To Study of the Germination and Microwave of Seeds
                  10. To Study the Adaptation of insect Pollinated Flower
                  11. To Study and Analyse the Freezing Temperature of Seed Tolerance
                  12. To Study the Saprophytic Nutrition: Biology Projects for Class 12
                  13. To Study the different Treatments and their Effects on the Seed Germination
                  14. To Study the Different Factors affecting the Transpiration
                  15. To Study and Analysed the Experiment of Osmosis with the Potato
                  16. To Study Various Factor affecting the rate of the Photosynthesis
                  17. To Study of the Poa pratensis Growth Rate in the Pure Humus
                  18. To Study and Analysing the Seed Tolerance for Freezing Temperature
                  19. To Study the Plant Pigments Separation Through the Paper Chromatography experiment

                  Biology Projects on Human Welfare

                  1. To Study the Microbes in Human Welfare
                  2. To Study the Different types of Human Diseases
                  3. To Study the Viral Diseases effects on the Human Body
                  4. To Study and Calculate the pH Tolerance of the Microbes
                  5. To Study the Classification of the Drugs: biology project topics for 12th
                  6. To Study the Impact of Drugs and Alcohol Abuse Products on the Human Body

                  Biology Projects on Reproduction

                  1. To Study the Infertility and its Causes and Treatment
                  2. To Study the Natural and Artificial Vegetative Propagation
                  3. Study the Yeast Reproduction in Sugar Substitute
                  4. To Study the Human Embryogenesis Development

                  Biology Projects on Ecology and Environment

                  1. To Study the Generally modified Animals Impact on the Ecosystem
                  2. To Study the Agricultural wastewater treatment
                  3. To Study the Biology and Evolution of the Life Science
                  4. To Study the Antarctic Peninsula Palaeontology Project
                  5. To Study the Impact of Ozone Layer Depletion on the Human Life
                  6. To Study the Large Scale Forest Fragmentation Experiment
                  7. To Study the Impact of Global Warming on the Environment
                  8. To Study the Methods to Improvement of the Biogas Production
                  9. To Investigate the different methods of production of biodiesel from waste
                  10. To Study the Impact of the Solid Waste Landfilling on the Environment

                  Biology Projects on Biotecnologia

                  1. To Study the Various new Biotechnological Researches
                  2. To Study the recent trends in the Nanotechnology
                  3. To Study the Antisense RNA Technology Biology Project
                  4. To Study Biotechnology and its applications
                  5. To Study the causes and effects of Biomagnification
                  6. To Study Human Gene Therapy, Advances, Challenges
                  7. To Study the Production of Human Insulin by Genetic Engineering
                  8. To Study the Human Reproductive Cloning and Biotechnology
                  9. To Study the Transgenic Animals: Production and Applications
                  10. To Study the Applications of CRISPR Technology in the Treatment of Lung Cancer

                  General Biology Projects Topics

                  1. To Study the Impact of Water Pollution on the Human Body
                  2. To Study the Cannabis effects on the Human Body
                  3. To Study the Antibiotic Resistance Investigatory Project
                  4. To Study, the Pulmonary Fibrosis affect Gas Exchange
                  5. To Study the Balanced Diet Effects on the Blood Glucose
                  6. To Study the Antibiotics effects on the Micro-Organisms
                  7. Study the reducing the Bacteria in Thawing and Cooking
                  8. To Study of the Spicy Cooking for the Health Benefits
                  9. To Study the Various Aromas effects on Animal Behaviour
                  10. To Study the Probiotics and its Preparation: Biology Project Report
                  11. To Study the Cervical Spondylosis Physiotherapy: Exercises, Treatment
                  12. To Study the Harmful Effects of the Mobile Radiation on Human Life
                  13. To Study the Effects of the Ultraviolet Radiation on the Human Body
                  14. To Study the Exercise Effects on the Pulse Rate and Blood Pressure
                  15. To Study the Smoking Harmful effects on the Human Body
                  16. To Study and Evaluate the Green Tea Effects on the Oral Bacteria
                  17. To Test and Analyse the Marine Pollutants toxicity by using the Daphnia
                  18. To Study the Disinfection of Contaminated Water by using Solar Radiation
                  19. To Study, the Impact of Bacteria Affected by the Ultra-Violet Light
                  20. To Study the Effect of Acids and Alkalines Effects on the Growth of Bacteria
                  21. To Study the Comparison of the Effectiveness of Organic Worm Castings
                  22. To Study of the Adaptations of Animals and Plants found in Xerophytic Conditions
                  23. To Study the Isolation of Staphylococcus aureus from Raw and Pasteurized Milk
                  24. To Study the Ingested Fluid Temperature Effect on the Basal Body Temperature in Humans
                  25. To Study the Effects of the Different External Factors in Changing the Effectiveness of Various Antibiotics

                  I hope that you all like the above list of Biology Projects for Class 12 CBSE Students. With the help of these project topics, class 12th students can easily select the best Biology Project Topics for class 12.

                  Also, if you need some more biology projects for Class 12 pdf download please comments below so that I can provide a biology project for class 12 topics.


                  Experimental research – Definition, types of designs and advantages

                  Experimental research is research conducted with a scientific approach using two sets of variables. The first set acts as a constant, which you use to measure the differences of the second set. Quantitative research methods , for example, are experimental.

                  If you don’t have enough data to support your decisions, you must first determine the facts. Experimental research gathers the data necessary to help you make better decisions.

                  Any research conducted under scientifically acceptable conditions uses experimental methods. The success of experimental studies hinges on researchers confirming the change of a variable is based solely on the manipulation of the constant variable. The research should establish a notable cause and effect.

                  You can conduct experimental research in the following situations:

                  • Time is a vital factor in establishing a relationship between cause and effect.
                  • Invariable behavior between cause and effect.
                  • You wish to understand the importance of the cause and effect.

                  Types of experimental research design

                  The classic experimental design definition is, “The methods used to collect data in experimental studies.”

                  There are three primary types of experimental design:

                  • Pre-experimental research design
                  • True experimental research design
                  • Quasi-experimental research design

                  The way you classify research subjects, based on conditions or groups, determines the type of design.

                  1. Pre-experimental research design: A group, or various groups, are kept under observation after implementing factors of cause and effect. You’ll conduct this research to understand whether further investigation is necessary for these particular groups.

                  You can break down pre-experimental research further in three types:

                  • One-shot Case Study Research Design
                  • One-group Pretest-posttest Research Design
                  • Static-group Comparison

                  2. True experimental research design: True experimental research relies on statistical analysis to prove or disprove a hypothesis, making it the most accurate form of research. Of the types of experimental design, only true design can establish a cause-effect relationship within a group. In a true experiment, three factors need to be satisfied:

                  • There is a Control Group, which won’t be subject to changes, and an Experimental Group, which will experience the changed variables.
                  • A variable which can be manipulated by the researcher
                  • Random distribution

                  This experimental research method commonly occurs in the physical sciences.

                  3. Quasi-experimental research design: The word “Quasi” indicates similarity. A quasi-experimental design is similar to experimental, but it is not the same. The difference between the two is the assignment of a control group. In this research, an independent variable is manipulated, but the participants of a group are not randomly assigned. Quasi-research is used in field settings where random assignment is either irrelevant or not required.

                  Advantages of experimental research

                  It’s vital to test new ideas or theories. Why put time, effort, and funding into something that may not work?

                  Experimental research allows you to test your idea in a controlled environment before taking it to market. It also provides the best method to test your theory, thanks to the following advantages:

                  • Researchers have a stronger hold over variables to obtain desired results.
                  • The subject or industry does not impact the effectiveness of experimental research. Any industry can implement it for research purposes.
                  • The results are specific.
                  • After analyzing the results, you can apply your findings to similar ideas or situations.
                  • You can identify the cause and effect of a hypothesis. Researchers can further analyze this relationship to determine more in-depth ideas.
                  • Experimental research makes an ideal starting point. The data you collect is a foundation on which to build more ideas and conduct more research.

                  Whether you want to know how the public will react to a new product or if a certain food increases the chance of disease, experimental research is the best place to start. Begin your research by finding subjects using QuestionPro Audience and other tools today.


                  Assista o vídeo: biologia experimento (Dezembro 2021).