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実験・統計を確認する

このパスでは、生命科学論文の Methods や Figure legend に出てくる「何を、何と比べ、どのくらい確からしく言えるのか」を読むための土台を作ります。

手法の手順を細かく覚えることが目的ではありません。サンプル、対照、反復、n数、ばらつき、統計表示、測定対象を分けて確認し、Figureや論文本文へ戻れるようにします。

このパスで身につけること

Section titled “このパスで身につけること”
  • 変数、分布、平均、中央値を使って、Figureの軸や値を読む
  • n数、反復、対照、ランダム化、盲検化をMethodsの確認点として扱う
  • エラーバー、信頼区間、p値、効果量、多重検定補正を分けて読む
  • PCR、qPCR、Western blot、免疫染色、フローサイトメトリー、NGSなどが何を測る手法か説明する
  • 結果から言える範囲と、Discussionで追加された解釈を区別する

推奨ルート

Section titled “推奨ルート”
順番まとまりまず読む記事
1データの見方変数 → 分布 → 平均と中央値
2比較の設計生物学的反復と技術的反復 → n数 → 対照群 → ランダム化 → 盲検化
3対照とサンプル対照 → 陽性対照と陰性対照 → サンプル
4ばらつきと推定エラーバー → 標準偏差と標準誤差 → 信頼区間
5有意差と主張の強さp値 → 効果量 → 多重検定補正 → 統計的有意性と生物学的重要性
6読みすぎを避ける確認点相関と因果 → 交絡 → バイアス → 再現性 → 研究の限界
7基本的な実験FigurePCR → qPCR → RT-qPCR → Western blot → ローディングコントロール
8細胞・タンパク質を見る免疫染色 → 蛍光顕微鏡 → フローサイトメトリー → FACS → 抗体検証 → ELISA
9遺伝子機能と配列データCRISPR → ノックアウト → ノックダウン → 過剰発現 → レポーターアッセイ
10NGSへ進むための実験前提RNA抽出 → ライブラリ調製 → シーケンシング → NGS
11論文本文で確認するMethodsの読み方 → Methods確認チェックリスト → 批判的に読む

目的別に戻る

Section titled “目的別に戻る”
つまずいていること戻る場所次に進む場所
Figureの棒や点が何を表すか分からない変数、分布、軸・ラベル・単位棒グラフ、散布図
n数や反復を読み落としやすい生物学的反復と技術的反復、n数Figure legend、Methods確認チェックリスト
有意差マークだけで判断してしまうp値、効果量、統計的有意性と生物学的重要性Figureと主張、Resultsの読み方
Methodsの条件をどこから見ればよいか迷う対照、サンプル、Methodsの読み方論文を読めるようになる
手法名がFigureでどう見えるか知りたい実験手法論文Figureの読み方、Figureを読めるようになる
解析Figureの統計が読みにくい多重検定補正、研究の限界オミクス解析を読む、Volcano plot

どこまで読めば次へ進めるか

Section titled “どこまで読めば次へ進めるか”

最初から全記事を暗記する必要はありません。まずは次の問いに答えられれば、Figure読解や論文読解へ進めます。

  • Figureの点やバーが、何の単位を表しているか確認できる
  • 対照群、n数、反復、ばらつきをMethodsやlegendから探せる
  • p値と効果量、統計的有意性と生物学的重要性を分けて説明できる
  • 手法名を見たとき、DNA、RNA、タンパク質、細胞のどれを測る方法か見当をつけられる

記事一覧

Section titled “記事一覧”
  1. 変数とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    変数を、研究で観察・測定・比較する値やカテゴリとして説明し、Figure読解の入口につなげます。

    用語
    変数
  2. 分布とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    分布を、データがどの値にどれくらい集まっているかを示す見方として説明します。

  3. 平均と中央値 未学習 統計・研究デザイン

    平均と中央値を、データの代表値として説明し、分布や外れ値との関係を整理します。

  4. 生物学的反復と技術的反復 未学習 統計・研究デザイン

    論文Figureのn数を読むために、生物学的反復と技術的反復の違いを説明します。

  5. n数とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    n数を、Figureや統計解析で数えられている単位として説明し、細胞数・サンプル数・独立反復の違いを整理します。

  6. 対照群とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    研究デザインとしての対照群を、比較の基準、交絡、Figure読解の観点から説明します。

  7. ランダム化とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    ランダム化を、サンプルや処理の割り付けに偏りが入りにくくする研究デザインの考え方として説明します。

  8. 盲検化とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    盲検化を、測定者・評価者・解析者が条件を知らないようにしてバイアスを減らす研究デザインとして説明します。

  9. 対照群とは何か 未学習 実験手法

    実験で比較の基準になる対照群の役割を、MethodsとFigureの読み方に結びつけて説明します。

  10. 陽性対照と陰性対照 未学習 実験手法

    陽性対照と陰性対照を、実験系が期待どおり反応するか、不要な反応が出ていないかを確認する基準として説明します。

  11. エラーバーとは何か 未学習 統計・研究デザイン

    Figureのエラーバーがばらつきや推定の不確かさを示す表示であることを説明します。

  12. 標準偏差と標準誤差とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    標準偏差（SD）と標準誤差（SEM）を、データのばらつきと平均推定の不確かさとして区別します。

  13. 信頼区間とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    信頼区間を、推定値の不確かさを範囲として示す考え方として説明します。

  14. p値とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    p値を、帰無仮説のもとで観察された差がどれくらい珍しいかを考えるための指標として説明します。

  15. 効果量とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    効果量を、差や関係の大きさを表す指標として説明し、p値との違いを整理します。

  16. 多重検定補正とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    多数の検定を行うと偶然の有意が増えやすくなるため、補正が必要になることを説明します。

  17. 統計的有意性と生物学的重要性 未学習 統計・研究デザイン

    統計的有意性と生物学的重要性を、p値で示される差の珍しさと、生物学的に意味のある大きさや文脈の違いとして説明します。

  18. 相関と因果の違い 未学習 統計・研究デザイン

    相関と因果の違いを、2つの変数が一緒に変化することと、一方がもう一方を引き起こすことの違いとして説明します。

  19. 交絡とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    交絡を、調べたい関係が第三の要因によって見かけ上変わって見えることとして説明します。

  20. バイアスとは何か 未学習 統計・研究デザイン

    バイアスを、研究デザイン、サンプル選択、測定、解析、報告の過程で結果が一方向にずれる可能性として説明します。

  21. 再現性とは何か 未学習 統計・研究デザイン

    再現性を、同じ問いに対して同じような結果が得られるかを確認する考え方として説明します。

  22. 研究の限界の読み方 未学習 統計・研究デザイン

    研究の限界を、結論をどこまで一般化できるかを判断するための情報として説明します。

  23. サンプルとは何か 未学習 実験手法

    実験で扱うサンプルを、細胞、組織、個体、抽出物などの測定対象として説明します。

  24. PCRとは何か 未学習 実験手法

    PCRが特定のDNA領域を増幅する手法であることを説明します。

  25. RT-qPCRとは何か 未学習 実験手法

    RT-qPCRがRNAをcDNAに変換してからqPCRで測る手法であることを説明します。

  26. qPCRとは何か 未学習 実験手法

    qPCRがDNA量やcDNA量の増え方をリアルタイムに測る手法であることを説明します。

  27. Western blotとは何か 未学習 実験手法

    Western blotが特定のタンパク質を抗体で検出する実験手法であることを説明します。

  28. ローディングコントロールとは何か 未学習 実験手法

    ローディングコントロールを、Western blotなどでサンプル量や検出条件の違いを補正する基準として説明します。

  29. 免疫染色とは何か 未学習 実験手法

    免疫染色が抗体を使って細胞や組織内のタンパク質の位置を見る手法であることを説明します。

  30. 蛍光顕微鏡とは何か 未学習 実験手法

    蛍光顕微鏡を、蛍光シグナルを使って細胞や組織内の分子や構造を観察する方法として説明します。

  31. フローサイトメトリーとは何か 未学習 実験手法

    フローサイトメトリーが多数の細胞を1つずつ測定し、細胞集団を解析する手法であることを説明します。

  32. FACSとは何か 未学習 実験手法

    FACSを、蛍光シグナルをもとに細胞を1つずつ測定し、必要に応じて分取する技術として説明します。

  33. 抗体検証とは何か 未学習 実験手法

    抗体検証を、抗体が目的分子を適切に検出しているかを確認する考え方として説明します。

  34. ELISAとは何か 未学習 実験手法

    ELISAを、抗体を使ってサンプル中の特定タンパク質などを定量する実験手法として説明します。

  35. CRISPRとは何か 未学習 実験手法

    CRISPRを、ガイドRNAとCasタンパク質を使って特定のDNA領域を狙う実験技術として説明します。

  36. ノックアウトとは何か 未学習 実験手法

    ノックアウトを、遺伝子の機能を失わせて、その遺伝子が何に必要かを調べる実験操作として説明します。

  37. ノックダウンとは何か 未学習 実験手法

    ノックダウンを、遺伝子発現を下げて機能への影響を調べる実験操作として説明します。

  38. 過剰発現とは何か 未学習 実験手法

    過剰発現を、遺伝子やタンパク質を通常より多く作らせて機能への影響を調べる実験操作として説明します。

  39. レポーターアッセイとは何か 未学習 実験手法

    レポーターアッセイを、遺伝子発現やシグナル活性を測りやすい信号に変換して調べる実験として説明します。

  40. RNA抽出とは何か 未学習 実験手法

    RNA抽出を、細胞や組織からRNAを取り出し、RT-qPCRやRNA-seqに使える状態にする前処理として説明します。

  41. ライブラリ調製とは何か 未学習 実験手法

    NGSで読むためにDNAやcDNA断片を整えるライブラリ調製の基本を説明します。

  42. シーケンシングとは何か 未学習 実験手法

    シーケンシングがDNAやRNA由来の塩基配列を読む技術であることを説明します。

  43. NGSとは何か 未学習 実験手法

    NGSが大量のDNA断片を並列に読むシーケンシング技術であることを説明します。

  44. Methodsの読み方 未学習 論文読解演習

    生命科学論文のMethodsで、サンプル、実験条件、解析、統計を確認する読み方を説明します。

  45. Methods確認チェックリスト 未学習 論文読解演習

    論文Methodsでサンプル、対照、反復、測定、解析、統計を確認するためのチェックリストを説明します。

  46. 論文を批判的に読む 未学習 論文読解演習

    論文の主張を否定するのではなく、証拠、限界、代替説明、再現性を確認しながら読む方法を説明します。

次に進む

Section titled “次に進む”

実験・統計の確認点が見えてきたら、Figureを読めるようになる で実際の図を読みます。RNA-seq、single-cell解析、変異解析などのデータ解析に進む場合は、オミクス解析を読む を使います。論文全体を読む練習に進む場合は、論文を読めるようになる へ進みます。