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16.6: Tavola riassuntiva - Biologia

16.6: Tavola riassuntiva - Biologia



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Tabella (PageIndex{1}): Riepilogo delle fonti, del meccanismo di trasporto e delle principali azioni dei cinque principali ormoni vegetali

Ormone

Fonti)

Meccanismo di trasporto

Azioni importanti

auxinaMeristemi apicali, foglie giovani e semi in via di sviluppoTrasporto polare o trasporto apolare attraverso il floemaTropismi, sviluppo embrionale e fogliare, iniziazione radicale, dominanza apicale, sviluppo della fioritura e dei frutti, prevenzione dell'abscissione

citochinine

Punte delle radici e altri tessuti giovani

Xylem

Gravitropismo, divisione cellulare, germinazione, formazione delle foglie, inibizione della dominanza apicale, inibizione dell'inizio della radice

gibberelline

Tessuti e semi di giovani germogli

Probabile tessuto vascolare

Germinazione, allungamento dei germogli, chiodatura, fioritura, produzione di fiori maschili, maturazione dei frutti

Etilene

Tessuti stressati, avvizziti o in maturazione

Si muove nell'aria come un gas

Abscissione, senescenza, maturazione dei frutti, tripla risposta, produzione di fiori femminili
acido abscissicoFoglie e radici matureTessuto vascolareMaturazione del seme e inibizione della germinazione, dormienza delle gemme, chiusura stomatica

16.6: Tavola riassuntiva - Biologia

Un neurone può ricevere input da altri neuroni e, se questo input è abbastanza forte, inviare il segnale ai neuroni a valle. La trasmissione di un segnale tra i neuroni è generalmente effettuata da una sostanza chimica chiamata neurotrasmettitore. La trasmissione di un segnale all'interno di un neurone (dal dendrite al terminale assonale) è effettuata da una breve inversione del potenziale di membrana a riposo chiamato potenziale d'azione. Quando le molecole di neurotrasmettitore si legano ai recettori situati sui dendriti di un neurone, i canali ionici si aprono. Alle sinapsi eccitatorie, questa apertura consente agli ioni positivi di entrare nel neurone e si traduce in depolarizzazione della membrana, una diminuzione della differenza di tensione tra l'interno e l'esterno del neurone. Uno stimolo da una cellula sensoriale o da un altro neurone depolarizza il neurone bersaglio al suo potenziale di soglia (-55 mV). I canali Na + nella collinetta dell'assone si aprono, consentendo agli ioni positivi di entrare nella cellula (Figura 1).

Una volta aperti i canali del sodio, il neurone si depolarizza completamente a un potenziale di membrana di circa +40 mV. I potenziali d'azione sono considerati un evento “tutto o niente”, in quanto, una volta raggiunto il potenziale di soglia, il neurone si depolarizza sempre completamente. Una volta completata la depolarizzazione, la cellula deve ora “reimpostare” la sua tensione di membrana al potenziale di riposo. Per fare ciò, i canali Na+ si chiudono e non possono essere aperti. Questo inizia il neurone’s periodo refrattario, in cui non può produrre un altro potenziale d'azione perché i suoi canali del sodio non si aprono. Allo stesso tempo, i canali K + dipendenti dalla tensione si aprono, consentendo a K + di lasciare la cella. Quando gli ioni K + lasciano la cellula, il potenziale di membrana diventa nuovamente negativo. La diffusione di K + fuori dalla cellula in realtà iperpolarizza la cellula, in quanto il potenziale di membrana diventa più negativo del normale potenziale di riposo della cellula. A questo punto, i canali del sodio torneranno al loro stato di riposo, il che significa che sono pronti per riaprirsi se il potenziale di membrana supera nuovamente il potenziale di soglia. Alla fine gli ioni K + in più si diffondono fuori dalla cellula attraverso i canali di perdita di potassio, riportando la cellula dal suo stato iperpolarizzato, al suo potenziale di membrana a riposo.

Domanda pratica

La formazione di un potenziale d'azione può essere suddivisa in cinque fasi, che possono essere viste nella Figura 1.

Figura 1. Potenziale d'azione

  1. Uno stimolo da una cellula sensoriale o da un altro neurone provoca la depolarizzazione della cellula bersaglio verso il potenziale di soglia.
  2. Se viene raggiunta la soglia di eccitazione, tutti i canali Na+ si aprono e la membrana si depolarizza.
  3. Al picco del potenziale d'azione, i canali K+ si aprono e il K+ inizia a lasciare la cellula. Allo stesso tempo, i canali Na+ si chiudono.
  4. La membrana diventa iperpolarizzata quando gli ioni K + continuano a lasciare la cellula. La membrana iperpolarizzata è in un periodo refrattario e non può sparare.
  5. I canali K + si chiudono e il trasportatore Na + /K + ripristina il potenziale di riposo.

I bloccanti dei canali del potassio, come l'amiodarone e la procainamide, che sono usati per trattare l'attività elettrica anormale nel cuore, chiamata aritmia cardiaca, impediscono il movimento del K+ attraverso i canali del K+ voltaggio-dipendenti. Quale parte del potenziale d'azione ti aspetti che influenzino i canali del potassio?

Figura 2. Il potenziale d'azione viene condotto lungo l'assone mentre la membrana dell'assone si depolarizza, quindi si ripolarizza.


Trova uno specialista Trova uno specialista

Se hai bisogno di un consiglio medico, puoi cercare medici o altri operatori sanitari che hanno esperienza con questa malattia. Puoi trovare questi specialisti attraverso organizzazioni di advocacy, studi clinici o articoli pubblicati su riviste mediche. Potresti anche voler contattare un'università o un centro medico terziario nella tua zona, perché questi centri tendono a vedere casi più complessi e dispongono delle tecnologie e dei trattamenti più recenti.

Se non riesci a trovare uno specialista nella tua zona, prova a contattare specialisti nazionali o internazionali. Potrebbero essere in grado di indirizzarti a qualcuno che conoscono attraverso conferenze o sforzi di ricerca. Alcuni specialisti potrebbero essere disposti a consultare te oi tuoi medici locali per telefono o via e-mail se non puoi recarti da loro per le cure.

Puoi trovare ulteriori suggerimenti nella nostra guida, Come trovare uno specialista in malattie. Ti invitiamo inoltre a esplorare il resto di questa pagina per trovare risorse che possono aiutarti a trovare specialisti.

Risorse sanitarie

  • Per trovare un medico specializzato in genetica, puoi chiedere al tuo medico di riferimento o puoi cercarne uno tu stesso. Gli elenchi online sono forniti dall'American College of Medical Genetics e dalla National Society of Genetic Counselors. Se hai bisogno di ulteriore aiuto, contatta uno specialista delle informazioni GARD. Puoi anche saperne di più sulle consultazioni genetiche da MedlinePlus Genetics.

Visual Studio 2019 versione 16.11 Anteprima 1

.NET Hot Reload Utente esperto per la modifica del codice gestito in fase di esecuzione

In questa versione siamo entusiasti di rendere disponibile la prima versione della nuova esperienza utente di Hot Reload durante la modifica di file di codice per applicazioni come WPF, Windows Forms, ASP.NET Core, Console, ecc. Con Hot Reload ora puoi modificare le tue app codice sorgente gestito mentre l'applicazione è in esecuzione senza la necessità di sospendere l'esecuzione o utilizzare un punto di interruzione. Invece, apporta semplicemente una modifica supportata e usa il nuovo pulsante "Applica modifiche al codice" nella barra degli strumenti per applicarle immediatamente.

In questo aggiornamento di Visual Studio questa nuova esperienza è disponibile durante l'esecuzione dell'applicazione nel debugger (F5) ed è alimentata dal meccanismo Modifica e continua (EnC). Pertanto, ovunque sia supportato EnC, ora puoi anche utilizzare Hot Reload insieme a qualsiasi altra funzionalità del debugger. .NET Hot Reload funzionerà anche insieme a XAML Hot Reload, rendendo possibile apportare modifiche sia all'interfaccia utente che al codice sottostante nelle applicazioni desktop come WPF o WinUI.

Sia EnC che Hot Reload condividono anche le stesse limitazioni, quindi tieni presente che non tutti i tipi di modifica sono attualmente supportati. L'elenco completo di ciò che è o non è supportato è disponibile nella nostra documentazione.

Per saperne di più su Hot Reload e sulla nostra visione a lungo termine, puoi anche leggere maggiori dettagli nel nostro post sul blog.


Discussione

La tecnologia CRISPR-Cas9 ha notevolmente facilitato la generazione di linee di topi contenenti alleli knockout o knockin [26, 27]. Tuttavia, la generazione di alleli condizionali rimane una sfida utilizzando le tradizionali cellule ES e le tecnologie di modifica del gene CRISPR-Cas9. Un precedente rapporto ha dimostrato un'efficienza del 16% con due sgRNA chimerici e due oligonucleotidi a filamento singolo (qui indicato come metodo floxing a due donatori) per produrre alleli condizionali nei topi [11].

Per valutare l'efficienza del metodo floxing a due donatori, abbiamo replicato gli esperimenti descritti nel rapporto iniziale su Mecp2 (10) in tre laboratori che utilizzano gli stessi approcci sperimentali per generare sgRNA e Cas9 e microiniettati in zigoti di topo insieme a donatori di ssODN. Anche se abbiamo osservato single LoxP inserimenti del sito e indels nei siti di scissione, il metodo non ha avuto successo nell'inserirne due LoxP sito in cis. Questi risultati ci hanno spinto a condurre un'indagine sulle esperienze della comunità di ricerca transgenica globale nell'uso di questo metodo per la generazione di routine di modelli cKO. Venti strutture di base transgenici o centri di topi knockout su larga scala hanno partecipato al consorzio fornendo dati per 56 loci e oltre 17.000 zigoti microiniettati o elettroporati. In contrasto con l'efficienza del 16% osservata nel primo rapporto [11], l'ampio set di dati del consorzio suggerisce che il metodo è efficiente < 1% e il metodo generalmente produce una serie di eventi di modifica indesiderati, che si verificano a circa 100- velocità di piega più alta rispetto al corretto inserimento dei due LoxP siti in cis. Questi risultati sono comparabili con i rapporti precedenti che dimostrano un'importante disparità nel tasso di successo che varia dallo 0 al 7% dei topi che ospitano due LoxP inserzioni di siti in cis se consegnato per microiniezione [22, 25, 28,29,30] o per elettroporazione [25]. Noi e altri abbiamo anche notato il gran numero di delezioni nei siti bersaglio dopo la scissione del DNA [22].

Cosa determina il successo del metodo floxing a due donatori?

Poiché il nostro set di dati rappresentava una "situazione del mondo reale" costituita da diverse condizioni sperimentali, in realtà ha fornito l'opportunità di studiare l'effetto di diversi parametri sull'efficienza del metodo. I fattori che abbiamo analizzato includevano le concentrazioni di reagenti nei formati di reagenti CRISPR, indipendentemente dal fatto che le guide fossero pre-testate o meno composizione nucleotidica nei siti target natura dei loci (letale o non letale) distanza tra i due siti di scissione della guida ceppi di topi utilizzati tecnico di microiniezione competenze e fattore laboratorio/sito. Le nostre analisi statistiche e di apprendimento automatico hanno suggerito che nessuno di questi fattori potrebbe spiegare la minore efficienza di questo metodo. Una spiegazione plausibile è che il metodo si basi su due eventi di ricombinazione che portano a un inserimento riuscito di due donatori sullo stesso DNA cromosomico e la probabilità di un tale evento (tra la moltitudine di altre combinazioni di eventi) diventa molto bassa. Abbiamo testato 11 loci (dei 48 progetti falliti con 2 approccio donatore ssODN) utilizzando approcci DNA di un donatore (vedere la sezione "Quali sono gli approcci alternativi al metodo floxing due donatori?" per l'elenco) con un 10-to Efficienza 20 volte superiore. Ciò supporta la nostra ipotesi che l'unico evento di ricombinazione che si verifica quando si utilizza l'approccio del DNA di un donatore offre migliori efficienze rispetto a due eventi di ricombinazione simultanei necessari quando si utilizza l'approccio del DNA di due donatori. Ciò solleva una domanda correlata: l'efficienza sarà maggiore se LoxP gli inserimenti sono distanti l'uno dall'altro (ad esempio, da diverse kilobasi a 100 s di kilobasi l'uno dall'altro)? In questo caso, poiché i due eventi di ricombinazione saranno sufficientemente distanti l'uno dall'altro, influenzeranno negativamente l'efficienza reciproca in modo simile a quando sono vicini l'uno all'altro? Uno studio ha riportato efficienze moderate quando hanno posizionato LoxP siti sufficientemente lontani e lo studio includeva 6 loci [31]. Le distanze tra i LoxP siti (e le efficienze degli inserimenti) erano 361 kb (5%), 4 kb (2,5%), 205 kb (18%), 1,6 kb (5%), 348 kb (0%) e 7 kb (0% ). Non abbiamo trovato prove nei nostri dati che suggeriscano che il posizionamento LoxP siti a distanza di diverse kilobasi forniranno efficienze più elevate, sebbene la nostra dimensione del campione sia troppo piccola per escludere formalmente questa ipotesi.

Quali sono gli approcci alternativi al metodo floxing a due donatori?

Durante i precedenti 2-3 anni, sono state riportate alcune strategie che offrono potenziali alternative al metodo floxing a due donatori a bassa efficienza. Questi metodi più recenti utilizzano formati di donatori a DNA singolo inclusi DNA a filamento singolo lungo, dsDNA lineari o dsDNA circolari (plasmidi). La prima serie di metodi alternativi utilizza un lungo DNA a filamento singolo come donatore è stato chiamato un approccio basato sulla microiniezione di questo metodo facile-CRISPR (addizioni efficienti con inserti ssDNA-CRISPR) [23, 32], e un approccio basato sull'elettroporazione è stato chiamato CLICK (CRISPR con lssDNA che induce alleli cKO) [17]. L'efficienza di facile-CRISPR per la creazione di alleli condizionali variava dall'8,5 al 18% con una mediana del 13% (nelle pubblicazioni precedenti variava dall'8,5 al 100% per sette loci diversi [23, 32]). Il metodo CLICK è stato dimostrato utilizzando tre loci (con quattro tentativi indipendenti) e ha avuto un'efficienza compresa tra 3,7 e 16,6% con una mediana dell'11%. Sulla falsariga degli "approcci al DNA di un solo donatore", sono stati riportati i metodi che utilizzano due versioni di donatori di DNA a doppio filamento, uno ciascuno con dsDNA lineare e circolare. Un metodo chiamato Tild-CRISPR (integrazione mirata con dsDNA-CRISPR linearizzato) utilizza il dsDNA lungo come donatori, che è stato dimostrato per due loci al 18,8% e al 33,3% di efficienza [33]. Una seconda versione del donatore dsDNA è un metodo che utilizza molecole dsDNA circolari (plasmidi) da inserire LoxP siti tramite microiniezione pronucleare con efficienze comprese tra 1,5 e 5,9% per tre loci [22] e 20% e 22% per 2 loci dal nostro set di dati.

Abbiamo tentato sette dei loci che hanno fallito con il metodo floxing a due donatori utilizzando metodi alternativi recentemente sviluppati come il "secondo LoxP inserimento nel metodo di nuova generazione” dove utilizza l'one-side LoxP inserito modelli della prima iniezione e re-inietta il secondo lato LoxP donatore in zigoti da essi derivati. Tutti i progetti hanno prodotto alleli condizionali di successo con un'efficienza media del 21%. Il secondo metodo che utilizza la "consegna sequenziale di LoxP siti” introduce ciascuno dei set guida di RNA-ssODN negli stessi zigoti negli stadi di 1 e 2 cellule, rispettivamente. Non siamo riusciti a generare alleli cKO per i tre loci tentati, sebbene la dimensione del campione fosse troppo piccola per fornire conclusioni sull'efficienza di questa tecnica. Nel complesso, i nostri risultati suggeriscono che i metodi più recenti, in particolare quelli che utilizzano l'approccio del DNA a un donatore, sembrano essere alternative superiori al metodo floxing a due donatori.

Sulla base di questi risultati, diamo le seguenti raccomandazioni. Anche se è possibile ottenere un allele cKO utilizzando il metodo floxing a due donatori, a causa della sua bassa efficienza, il metodo potrebbe non essere adatto come prima scelta per una generazione di routine di modelli murini cKO. I metodi più recenti, in particolare quelli che impiegano donatori di DNA lungo (ssDNA o dsDNA), forniscono efficienze superiori per la generazione di routine di modelli animali cKO.

Riproducibilità dei metodi di ricerca basati su CRISPR

Gli strumenti di modifica del genoma che utilizzano i sistemi CRISPR-Cas hanno trasformato molti campi di ricerca biomedica poiché hanno contribuito a una serie di potenti metodi di ricerca. Sebbene molti metodi pubblicati siano riproducibili (come evidenziato dal loro ampio utilizzo), la comunità di ricerca incontra spesso problemi nella riproduzione di alcuni metodi pubblicati. Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che i documenti originali "prova di concetto" hanno utilizzato studi sottodimensionati per dimostrare il metodo, i cui risultati potrebbero essere un'eccezione, piuttosto che la regola. Il nostro sforzo comunitario attingendo all'esperienza e alla ricchezza di dati provenienti da strutture multicentriche di topi transgenici e laboratori di ricerca ha consentito la valutazione di esperienze collettive con i metodi precedentemente pubblicati per generare alleli di topo cKO. Le nostre conclusioni e la raccomandazione di metodi riproducibili ed efficienti di modifica del genoma ridurranno lo spreco di risorse, comprese le vite degli animali. Il nostro lavoro esemplifica l'importanza di una rivalutazione critica dei metodi che hanno un impatto sulle comunità di ricerca più grandi. Studi come questo, in cui vengono raccolte esperienze di comunità più ampie sui metodi pubblicati e i grandi set di dati vengono analizzati in modo critico per formulare raccomandazioni sulle migliori pratiche, possono essere vitali, soprattutto perché l'applicazione della tecnologia CRISPR-Cas9 continua a crescere sia nella ricerca di base che alla fine nella clinica.


Barre di errore in biologia sperimentale

Le barre di errore compaiono comunemente nelle figure nelle pubblicazioni, ma i biologi sperimentali spesso non sono sicuri di come dovrebbero essere usate e interpretate. In questo articolo illustriamo alcune caratteristiche di base delle barre di errore e spieghiamo come possono aiutare a comunicare i dati e assistere una corretta interpretazione. Le barre di errore possono mostrare intervalli di confidenza, errori standard, deviazioni standard o altre quantità. Diversi tipi di barre di errore forniscono informazioni molto diverse, quindi le legende delle figure devono chiarire cosa rappresentano le barre di errore. Suggeriamo otto semplici regole per facilitare l'uso e l'interpretazione efficaci delle barre di errore.

A cosa servono le barre di errore?

Le riviste che pubblicano la conoscenza scientifica acquisita attraverso osservazioni ripetute o esperimenti non si limitano a presentare nuove conclusioni, ma presentano anche prove in modo che i lettori possano verificare che il ragionamento degli autori sia corretto. Le cifre con barre di errore possono, se utilizzate correttamente (1𠄶), fornire informazioni che descrivono i dati (statistiche descrittive) o informazioni su quali conclusioni o inferenze sono giustificate (statistiche inferenziali). Queste due categorie di base di barre di errore sono rappresentate esattamente allo stesso modo, ma in realtà sono fondamentalmente diverse. Il nostro scopo è illustrare le proprietà di base delle figure con una qualsiasi delle barre di errore comuni, come riassunto nella Tabella I, e spiegare come dovrebbero essere utilizzate.

Tabella I.

Barre di errore comuni

Cosa ti dicono le barre di errore?

Barre di errore descrittive.

L'intervallo e la deviazione standard (SD) sono usati per le barre di errore descrittive perché mostrano come i dati sono distribuiti (Fig. 1). Le barre di errore dell'intervallo comprendono i valori più bassi e più alti. SD è calcolato dalla formula

dove X si riferisce ai singoli punti dati, m è la media, e Σ (sigma) significa aggiungere per trovare la somma, per tutti i n punti dati. DS è, approssimativamente, la media o la differenza tipica tra i punti dati e la loro media, m. Circa due terzi dei punti dati rientreranno nella regione della media ± 1 DS e �% dei punti dati si troverà entro 2 SD dalla media.

È altamente desiderabile usare più grandi n, per ottenere barre di errore inferenziali più strette e stime più precise dei valori reali della popolazione.

Barre di errore descrittive. Significa con barre di errore per tre casi: n = 3, n = 10, e n = 30. I piccoli punti neri sono punti dati e la colonna indica la media dei dati m. Le barre a sinistra di ogni colonna mostrano l'intervallo e le barre a destra mostrano la deviazione standard (SD). m e SD sono gli stessi per ogni caso, ma notate quanto aumenta la gamma con n. Si noti inoltre che, sebbene le barre di errore dell'intervallo comprendano tutti i risultati sperimentali, non coprono necessariamente tutti i risultati che potrebbero verificarsi. Le barre di errore SD includono circa i due terzi del campione e le barre di errore 2 x SD comprenderebbero circa il 95% del campione.

Le barre di errore descrittive possono essere utilizzate anche per vedere se un singolo risultato rientra nell'intervallo normale. Ad esempio, se si desidera vedere se un conteggio dei globuli rossi è normale, è possibile vedere se è entro 2 SD dalla media della popolazione nel suo insieme. Meno del 5% di tutti i conteggi dei globuli rossi è superiore a 2 DS dalla media, quindi se il conteggio in questione è superiore a 2 DS dalla media, potresti considerarlo anormale.

Aumentando la dimensione del campione o ripetendo l'esperimento più volte, la media dei risultati (m) tenderà ad avvicinarsi sempre di più alla media vera, ovvero alla media dell'intera popolazione, μ. Possiamo usare m come la nostra migliore stima dell'ignoto μ. Allo stesso modo, man mano che ripeti un esperimento più volte, la SD dei tuoi risultati tenderà ad approssimarsi sempre più alla vera deviazione standard (σ) che otterresti se l'esperimento fosse eseguito un numero infinito di volte, o su tutta la popolazione. Tuttavia, la SD dei risultati sperimentali si avvicinerà a σ, se n è grande o piccolo. Piace m, SD non cambia sistematicamente come n cambia, e possiamo usare SD come la nostra migliore stima dell'incognita σ, qualunque sia il valore di n.

Barre di errore inferenziale.

Nella biologia sperimentale è più comune essere interessati a confrontare campioni di due gruppi, per vedere se sono diversi. Ad esempio, potresti confrontare topi wild-type con topi mutanti, o farmaci con placebo o risultati sperimentali con controlli. Per trarre deduzioni dai dati (cioè, per giudicare se i gruppi sono significativamente diversi o se le differenze potrebbero essere dovute solo a fluttuazioni casuali o casuali), è possibile utilizzare un diverso tipo di barra di errore. Queste sono barre di errore standard (SE) e intervalli di confidenza (IC). La media dei dati, m, con barre di errore SE o CI, fornisce un'indicazione della regione in cui ci si può aspettare che la media dell'intero possibile insieme di risultati, o dell'intera popolazione, μ, si trovi (Fig. 2). L'intervallo definisce i valori più plausibili per μ.

Intervalli di confidenza. Medie e IC al 95% per 20 serie indipendenti di risultati, ciascuno di dimensioni n = 10, da una popolazione con media μ = 40 (contrassegnata dalla linea tratteggiata). A lungo termine, ci aspettiamo che il 95% di tali IC acquisisca μ qui 18 lo fanno (grandi punti neri) e 2 no (cerchi aperti). I CI successivi variano notevolmente, non solo in posizione rispetto a μ, ma anche in lunghezza. La variazione da CI a CI sarebbe minore per set di risultati più grandi, ad esempio n = 30 o più, ma la variazione nella posizione e nella lunghezza del CI sarebbe ancora maggiore per campioni più piccoli, ad esempio n = 3.

Poiché le barre di errore possono essere descrittive o inferenziali e potrebbero essere una qualsiasi delle barre elencate nella tabella I o anche qualcos'altro, sono prive di significato o fuorvianti se la legenda della figura non indica di che tipo sono. Questo porta alla prima regola. Regola 1: quando si visualizzano le barre di errore, descrivere sempre nelle legende delle figure cosa sono.

Test di significatività statistica e valori di P

Se effettui un test di significatività statistica, il risultato è un valore P, dove P è la probabilità che, se davvero non c'è differenza, otterrai, per caso, una differenza grande come quella che hai osservato, o anche maggiore . A parità di altre condizioni (ad esempio, dimensione del campione, variazione), una differenza maggiore nei risultati fornisce un valore P più basso, il che ti fa sospettare che ci sia una vera differenza. Per convenzione, se P < 0.05 dici che il risultato è statisticamente significativo e se P < 0.01 dici che il risultato è altamente significativo e puoi essere più sicuro di aver trovato un effetto vero. Come sempre con l'inferenza statistica, potresti sbagliarti! Forse non c'è davvero alcun effetto e hai avuto la sfortuna di ottenere uno dei 5% (se P < 0,05) o 1% (se P < 0,01) di insiemi di risultati che suggerisce una differenza dove c'è nessuno. Naturalmente, anche se i risultati sono statisticamente altamente significativi, ciò non significa che siano necessariamente biologicamente importanti. È anche essenziale notare che se P > 0,05, e quindi non si può concludere che ci sia un effetto statisticamente significativo, si potrebbe non concludere che l'effetto è zero. Potrebbe esserci un effetto reale, ma è piccolo, o potresti non aver ripetuto il tuo esperimento abbastanza spesso da rivelarlo. È un errore comune e grave concludere che “non esiste alcun effetto” solo perché P è maggiore di 0,05. Se misurassi le altezze di tre giocatori di basket biddelonian maschi e tre femmine e non vedessi una differenza significativa, non potresti concludere che il sesso non ha alcuna relazione con l'altezza, poiché una dimensione del campione più ampia potrebbe rivelarne una. Un grande vantaggio delle barre di errore inferenziale è che la loro lunghezza fornisce un segnale grafico di quanta incertezza ci sia nei dati: il vero valore della media μ che stiamo stimando potrebbe plausibilmente essere ovunque nell'IC del 95%. Le barre inferenziali larghe indicano un errore elevato le barre inferenziali corte indicano un'elevata precisione.

Repliche o campioni indipendenti𠅌he cos'è n?

La scienza in genere affronta l'ampia variazione che si verifica in natura misurando un numero (n) di individui campionati indipendentemente, esperimenti condotti indipendentemente o osservazioni indipendenti.

Regola 2: il valore di n (vale a dire, la dimensione del campione o il numero di esperimenti eseguiti indipendentemente) devono essere indicati nella legenda della figura.

È essenziale che n (il numero di risultati indipendenti) viene accuratamente distinto dal numero di repliche, che si riferisce alla ripetizione della misurazione su un individuo in una singola condizione, o misurazioni multiple dello stesso o di campioni identici. Considera di provare a determinare se l'eliminazione di un gene nei topi influisce sulla lunghezza della coda. Potremmo scegliere un topo mutante e un tipo selvatico ed eseguire 20 misurazioni replicate di ciascuna delle loro code. Potremmo calcolare le medie, gli SD e gli SE delle misurazioni replicate, ma questi non ci permetterebbero di rispondere alla domanda centrale se la delezione genica influisca sulla lunghezza della coda, perché n sarebbe uguale a 1 per ogni genotipo, indipendentemente dalla frequenza con cui è stata misurata ciascuna coda. Per affrontare la questione con successo dobbiamo distinguere il possibile effetto della delezione genica dalla variazione naturale da animale ad animale, e per farlo dobbiamo misurare la lunghezza della coda di un certo numero di topi, inclusi diversi mutanti e diversi tipi selvatici, con n > 1 per ogni tipo.

Allo stesso modo, è possibile produrre un numero di colture cellulari replicate pipettando lo stesso volume di cellule dalla stessa coltura stock in pozzetti adiacenti di una piastra di coltura tissutale e successivamente trattandole in modo identico. Sebbene sarebbe possibile analizzare la piastra e determinare i mezzi e gli errori dei pozzetti replicati, gli errori rifletterebbero l'accuratezza del pipettaggio, non la riproducibilità delle differenze tra le cellule sperimentali e le cellule di controllo. Per le repliche, n = 1, ed è quindi inappropriato mostrare barre di errore o statistiche.

Se un esperimento coinvolge colture in triplicato e viene ripetuto quattro volte indipendenti, allora n = 4, non 3 o 12. La variazione all'interno di ogni serie di triplicati è correlata alla fedeltà con cui sono stati creati i replicati, ed è irrilevante per l'ipotesi in esame.

Per identificare il valore appropriato per n, pensa a quale intera popolazione viene campionata o quale sarebbe l'intera serie di esperimenti se tutti i possibili di quel tipo fossero eseguiti. Le conclusioni possono essere tratte solo su quella popolazione, quindi assicurati che sia appropriato alla domanda a cui la ricerca intende rispondere.

Nell'esempio delle colture replicate da uno stock di cellule, la popolazione campionata è la coltura cellulare di riserva. Per n per essere maggiore di 1, l'esperimento dovrebbe essere eseguito utilizzando colture stock separate o cloni cellulari separati dello stesso tipo. Ancora una volta, considera la popolazione su cui desideri trarre deduzioni: è improbabile che sia solo una singola cultura di riserva. Ogni volta che vedi una figura con barre di errore molto piccole (come la Fig. 3), dovresti chiederti se la variazione molto piccola implicata dalle barre di errore è dovuta all'analisi di repliche piuttosto che a campioni indipendenti. Se è così, le barre sono inutili per fare l'inferenza che stai considerando.

Uso inappropriato delle barre di errore. Attività enzimatica per MEF che mostra media + DS da campioni duplicati da uno dei tre esperimenti rappresentativi. I valori per i MEF wild-type rispetto a −/− erano significativi per l'attività enzimatica al timepoint di 3 ore (P < 0,0005). Questa cifra e la sua legenda sono tipiche, ma illustrano un uso inappropriato e fuorviante delle statistiche perché n = 1. La variazione molto bassa dei campioni duplicati implica la coerenza del pipettaggio, ma non dice nulla sulla riproducibilità delle differenze tra i MEF wild-type e −/−. In questo caso, avrebbero dovuto essere mostrati i mezzi e gli errori dei tre esperimenti.

A volte una figura mostra solo i dati per un esperimento rappresentativo, il che implica che sono stati condotti anche molti altri esperimenti simili. Se viene mostrato un esperimento rappresentativo, allora n = 1 e non dovrebbero essere mostrate barre di errore o valori P. Invece, dovrebbero essere dati i mezzi e gli errori di tutti gli esperimenti indipendenti, dove n è il numero di esperimenti eseguiti.

Regola 3: le barre di errore e le statistiche dovrebbero essere mostrate solo per esperimenti ripetuti indipendentemente e mai per le repliche. Se viene mostrato un esperimento “representative”, non dovrebbe avere barre di errore o valori P, perché in tale esperimento, n = 1 ( la Fig. 3 mostra cosa non fare).

Che tipo di barra di errore dovrebbe essere utilizzata?

Regola 4: poiché i biologi sperimentali di solito cercano di confrontare i risultati sperimentali con i controlli, di solito è appropriato mostrare barre di errore inferenziali, come SE o CI, piuttosto che SD. Tuttavia, se n è molto piccolo (ad esempio n = 3), invece di mostrare barre di errore e statistiche, è meglio tracciare semplicemente i singoli punti dati.

Qual è la differenza tra barre SE e CI?

Errore standard (SE).

Supponiamo che tre esperimenti abbiano fornito misurazioni di 28,7, 38,7 e 52,6, che sono i punti dati nel n = 3 caso a sinistra in Fig. 1 . La media dei dati è m = 40.0 e SD = 12.0, che è la lunghezza di ciascun braccio delle barre SD. m (in questo caso 40.0) è la migliore stima della media vera μ che vorremmo conoscere. Ma quanto è accurata una stima? Questo può essere mostrato da barre di errore inferenziale come errore standard (SE, a volte indicato come errore standard della media, SEM) o un intervallo di confidenza (CI). SE è definito come SE = SD/√n. In Fig. 4 , i punti grandi segnano le medie degli stessi tre campioni come in Fig. 1 . Per il n = 3, SE = 12.0/𢆣 = 6.93, e questa è la lunghezza di ciascun braccio delle barre SE mostrate.

Barre di errore inferenziale. Significa con barre di errore SE e 95% CI per tre casi, di dimensioni variabili da n = 3 a n = 30, con barre SD descrittive mostrate per confronto. I piccoli punti neri sono punti dati e i punti grandi indicano la media dei dati m. Per ogni caso le barre di errore a sinistra mostrano SD, quelle al centro mostrano 95% CI e quelle a destra mostrano SE. Nota che SD non cambia, mentre le barre SE e CI diminuiscono entrambe come n diventa più grande. Il rapporto tra CI e SE è il T statistica per questo n, e cambia con n. Valori di T sono mostrati in basso. Per ogni caso, possiamo essere sicuri al 95% che l'IC al 95% include μ, la vera media. La probabilità che le barre SE catturino μ varia a seconda di n, ed è inferiore per n = 3 (per valori così bassi di n, è meglio tracciare semplicemente i punti dati piuttosto che mostrare le barre di errore, come abbiamo fatto qui a scopo illustrativo).

Il SE varia inversamente con la radice quadrata di n, quindi più spesso un esperimento viene ripetuto, o più campioni vengono misurati, più piccolo diventa l'ES (Fig. 4). Ciò consente stime sempre più accurate della media reale, μ, mediante la media dei risultati sperimentali, m.

Illustriamo e diamo regole per n = 3 non perché si consiglia di utilizzare un così piccolo n, ma poiché attualmente i ricercatori utilizzano spesso così piccoli n valori ed è necessario saper interpretare le loro carte. È altamente desiderabile usare più grandi n, per ottenere barre di errore inferenziali più strette e stime più precise dei valori reali della popolazione.

Intervallo di confidenza (CI).

La Fig. 2 illustra cosa succede se, ipoteticamente, 20 diversi laboratori eseguissero gli stessi esperimenti, con n = 10 in ogni caso. Le barre di errore dell'IC al 95% sono approssimativamente m ± 2xSE, e variano in posizione perché ovviamente m varies from lab to lab, and they also vary in width because SE varies. Such error bars capture the true mean μ on �% of occasions—in Fig. 2 , the results from 18 out of the 20 labs happen to include μ. The trouble is in real life we don't know μ, and we never know if our error bar interval is in the 95% majority and includes μ, or by bad luck is one of the 5% of cases that just misses μ.

The error bars in Fig. 2 are only approximately m ± 2xSE. They are in fact 95% CIs, which are designed by statisticians so in the long run exactly 95% will capture μ. To achieve this, the interval needs to be m ± T (n𠄱) ×SE, where T (n𠄱) is a critical value from tables of the T statistic. This critical value varies with n. Per n = 10 or more it is 𢏂, but for small n it increases, and for n = 3 it is 𢏄. Perciò m ± 2xSE intervals are quite good approximations to 95% CIs when n is 10 or more, but not for small n. CIs can be thought of as SE bars that have been adjusted by a factor (T) so they can be interpreted the same way, regardless of n.

This relation means you can easily swap in your mind's eye between SE bars and 95% CIs. If a figure shows SE bars you can mentally double them in width, to get approximate 95% CIs, as long as n is 10 or more. Tuttavia, se n = 3, you need to multiply the SE bars by 4.

Rule 5: 95% CIs capture μ on 95% of occasions, so you can be 95% confident your interval includes μ. SE bars can be doubled in width to get the approximate 95% CI, provided n is 10 or more. Se n = 3, SE bars must be multiplied by 4 to get the approximate 95% CI.

Determining CIs requires slightly more calculating by the authors of a paper, but for people reading it, CIs make things easier to understand, as they mean the same thing regardless of n. For this reason, in medicine, CIs have been recommended for more than 20 years, and are required by many journals (7).

Fig. 4 illustrates the relation between SD, SE, and 95% CI. The data points are shown as dots to emphasize the different values of n (from 3 to 30). The leftmost error bars show SD, the same in each case. The middle error bars show 95% CIs, and the bars on the right show SE bars𠅋oth these types of bars vary greatly with n, and are especially wide for small n. The ratio of CI/SE bar width is T (n𠄱) the values are shown at the bottom of the figure. Note also that, whatever error bars are shown, it can be helpful to the reader to show the individual data points, especially for small n, as in Figs. 1 and ​ and4, 4 , and rule 4.

Using inferential intervals to compare groups

When comparing two sets of results, e.g., from n knock-out mice and n wild-type mice, you can compare the SE bars or the 95% CIs on the two means (6). The smaller the overlap of bars, or the larger the gap between bars, the smaller the P value and the stronger the evidence for a true difference. As well as noting whether the figure shows SE bars or 95% CIs, it is vital to note n, because the rules giving approximate P are different for n = 3 and for n ≥ 10.

Fig. 5 illustrates the rules for SE bars. The panels on the right show what is needed when n ≥ 10: a gap equal to SE indicates P ≈ 0.05 and a gap of 2SE indicates P ≈ 0.01. To assess the gap, use the average SE for the two groups, meaning the average of one arm of the group C bars and one arm of the E bars. Tuttavia, se n = 3 (the number beloved of joke tellers, Snark hunters (8), and experimental biologists), the P value has to be estimated differently. In this case, P ≈ 0.05 if double the SE bars just touch, meaning a gap of 2 SE.

Estimating statistical significance using the overlap rule for SE bars. Here, SE bars are shown on two separate means, for control results C and experimental results E, when n is 3 (left) or n is 10 or more (right). “Gap” refers to the number of error bar arms that would fit between the bottom of the error bars on the controls and the top of the bars on the experimental results i.e., a gap of 2 means the distance between the C and E error bars is equal to twice the average of the SEs for the two samples. quando n = 3, and double the length of the SE error bars just touch (i.e., the gap is 2 SEs), P is 𢏀.05 (we don't recommend using error bars where n = 3 or some other very small value, but we include rules to help the reader interpret such figures, which are common in experimental biology).

Rule 6: quando n = 3, and double the SE bars don't overlap, P < 0.05, and if double the SE bars just touch, P is close to 0.05 ( Fig. 5 , leftmost panel). Se n is 10 or more, a gap of SE indicates P ≈ 0.05 and a gap of 2 SE indicates P ≈ 0.01 ( Fig. 5 , right panels).

Rule 5 states how SE bars relate to 95% CIs. Combining that relation with rule 6 for SE bars gives the rules for 95% CIs, which are illustrated in Fig. 6 . quando n ≥ 10 (right panels), overlap of half of one arm indicates P ≈ 0.05, and just touching means P ≈ 0.01. To assess overlap, use the average of one arm of the group C interval and one arm of the E interval. Se n = 3 (left panels), P ≈ 0.05 when two arms entirely overlap so each mean is about lined up with the end of the other CI. If the overlap is 0.5, P ≈ 0.01.

Estimating statistical significance using the overlap rule for 95% CI bars. Here, 95% CI bars are shown on two separate means, for control results C and experimental results E, when n is 3 (left) or n is 10 or more (right). “Overlap” refers to the fraction of the average CI error bar arm, i.e., the average of the control (C) and experimental (E) arms. quando n ≥ 10, if CI error bars overlap by half the average arm length, P ≈ 0.05. If the tips of the error bars just touch, P ≈ 0.01.

Rule 7: with 95% CIs and n = 3, overlap of one full arm indicates P ≈ 0.05, and overlap of half an arm indicates P ≈ 0.01 ( Fig. 6 , left panels).

Repeated measurements of the same group

The rules illustrated in Figs. 5 and ​ and6 6 apply when the means are independent. If two measurements are correlated, as for example with tests at different times on the same group of animals, or kinetic measurements of the same cultures or reactions, the CIs (or SEs) do not give the information needed to assess the significance of the differences between means of the same group at different times because they are not sensitive to correlations within the group. Consider the example in Fig. 7 , in which groups of independent experimental and control cell cultures are each measured at four times. Error bars can only be used to compare the experimental to control groups at any one time point. Whether the error bars are 95% CIs or SE bars, they can only be used to assess between group differences (e.g., E1 vs. C1, E3 vs. C3), and may not be used to assess within group differences, such as E1 vs. E2.

Inferences between and within groups. Means and SE bars are shown for an experiment where the number of cells in three independent clonal experimental cell cultures (E) and three independent clonal control cell cultures (C) was measured over time. Error bars can be used to assess differences between groups at the same time point, for example by using an overlap rule to estimate P for E1 vs. C1, or E3 vs. C3 but the error bars shown here cannot be used to assess within group comparisons, for example the change from E1 to E2.

Assessing a within group difference, for example E1 vs. E2, requires an analysis that takes account of the within group correlation, for example a Wilcoxon or paired t analysis. A graphical approach would require finding the E1 vs. E2 difference for each culture (or animal) in the group, then graphing the single mean of those differences, with error bars that are the SE or 95% CI calculated from those differences. If that 95% CI does not include 0, there is a statistically significant difference (P < 0.05) between E1 and E2.

Rule 8: in the case of repeated measurements on the same group (e.g., of animals, individuals, cultures, or reactions), CIs or SE bars are irrelevant to comparisons within the same group ( Fig. 7 ).

Conclusione

Error bars can be valuable for understanding results in a journal article and deciding whether the authors' conclusions are justified by the data. However, there are pitfalls. When first seeing a figure with error bars, ask yourself, “What is n? Are they independent experiments, or just replicates?” and, “What kind of error bars are they?” If the figure legend gives you satisfactory answers to these questions, you can interpret the data, but remember that error bars and other statistics can only be a guide: you also need to use your biological understanding to appreciate the meaning of the numbers shown in any figure.


The 1001 Genomes Plus Vision

The 1001 Genomes Project was launched at the beginning of 2008 to discover detailed whole-genome sequence variation in at least 1001 strains (accessions) of the reference plant Arabidopsis thaliana. The first major phase of the project was completed in 2016, with publication of a detailed analysis of 1135 genomes. Unfortunately, the second-generation sequencing methods that have made it economically feasible to screen large numbers of individuals do not actually produce complete genome sequences — they produce massive numbers of very short sequence fragments that must be aligned to a reference genome in order to identify variants. Because of this, only simple variants are reported, and the results are invariably biased with respect to what is present or missing in the reference genome. Large or complex structural variants, as well as simple variants inside complex variants are generally missed completely. To remedy this problem, we have recently begun the second major phase, the 1001G+ project. We have begun to assemble genomes from a diverse collection of A. thaliana strains, with the goal of annotating them with transcriptome and epigenome information, and to develop tools to make the results available to the community.


16.6: Summary Table - Biology

The Periodic Table is a way of listing the elements. Elements are listed in the table by the structure of their atoms. This includes how many protons they have as well as how many electrons they have in their outer shell. From left to right and top to bottom, the elements are listed in the order of their atomic number, which is the number of protons in each atom.

Why is it called the Periodic Table?

It is called "periodic" because elements are lined up in cycles or periods. From left to right elements are lined up in rows based on their atomic number (the number of protons in their nucleus). Some columns are skipped in order for elements with the same number of valence electrons to line up on the same columns. When they are lined up this way, elements in the columns have similar properties.

Each horizontal row in the table is a period. There are seven (or eight) total periods. The first one is short and only has two elements, hydrogen and helium. The sixth period has 32 elements. In each period the left most element has 1 electron in its outer shell and the right most element has a full shell.

Groups are the columns of the periodic table. There are 18 columns or groups and different groups have different properties.

One example of a group is the noble or inert gases. These elements all line up in the eighteenth or last column of the periodic table. They all have a full outer shell of electrons, making them very stable (they tend not to react with other elements). Another example is the alkali metals which all align on the left-most column. They are all very similar in that they have only 1 electron in their outer shell and are very reactive. You can see all the groups in the table below.

This lining-up and grouping of similar elements helps chemists when working with elements. They can understand and predict how an element might react or behave in a certain situation.

Element Abbreviations

Each element has its own name and abbreviation in the periodic table. Some of the abbreviations are easy to remember, like H for hydrogen. Some are a bit harder like Fe for iron or Au for gold. For gold the "Au" comes from the Latin word for gold "aurum".

The periodic table was proposed by Russian chemist Dmitri Mendeleev in 1869. Using the table, Mendeleev was able to accurately predict the properties of many elements before they were actually discovered.

  • Carbon is unique in that it is known to form up to 10 million different compounds. Carbon is important to the existence of life.
  • Francium is the rarest element on earth. There are probably no more than a few ounces of it on earth at any given time.
  • The only letter not in the periodic table is the letter J.
  • The country Argentina is named after the element silver (symbol Ag) which is argentum in Latin.
  • Although there is helium on Earth, it was first discovered by observing the sun.

Take a ten question quiz about this page.


Figure e tabelle

Many readers will only look at your display items without reading the main text of your manuscript. Therefore, ensure your display items can stand alone from the text and communicate clearly your most significant results.

Display items are also important for attracting readers to your work. Well designed and attractive display items will hold the interest of readers, compel them to take time to understand a figure and can even entice them to read your full manuscript.

Finally, high-quality display items give your work a professional appearance. Readers will assume that a professional-looking manuscript contains good quality science. Thus readers may be more likely to trust your results and your interpretation of those results.

When deciding which of your results to present as display items consider the following questions:

  • Are there any data that readers might rather see as a display item rather than text?
  • Do your figures supplement the text and not just repeat what you have already stated?
  • Have you put data into a table that could easily be explained in the text such as simple statistics or p values?

Tables

Tables are a concise and effective way to present large amounts of data. You should design them carefully so that you clearly communicate your results to busy researchers.

The following is an example of a well-designed table:

  • Clear and concise legend/caption
  • Data divided into categories for clarity
  • Sufficient spacing between columns and rows
  • Units are provided
  • Font type and size are legible

Source: Environmental Earth Sciences (2009) 59:529–536

Cifre

Figures are ideal for presenting:

Just like tables all figures need to have a clear and concise legend caption to accompany them.

Images help readers visualize the information you are trying to convey. Often, it is difficult to be sufficiently descriptive using words. Images can help in achieving the accuracy needed for a scientific manuscript. For example, it may not be enough to say, “The surface had nanometer scale features.” In this case, it would be ideal to provide a microscope image.

  • Include scale bars
  • Consider labeling important items
  • Indicate the meaning of different colours and symbols used

Data plots convey large quantities of data quickly. The goal is often to show a functional or statistical relationship between two or more items. However, details about the individual data points are often omitted to place emphasis on the relationship that is shown by the collection of points. Here, we have examples of figures combining images and a plots in multiple panels.

For data plots, be sure to:

  • Label all axes
  • Specify units for quantities
  • Label all curves and data sets
  • Use a legible font size

Source: Nano Research (2010) 3:843–851

Source: Borrego et al. Cancer & Metabolism 2016 4:9

Source: Borrego et al. Cancer & Metabolism 2016 4:9

Maps are important for putting field work in the context of the location where it was performed. A good map will help your reader understand how the site affects your study. Moreover, it will help other researchers reproduce your work or find other locations with similar properties. Here, we have a map used in a study about salmon.

  • Include latitude and longitude
  • Include scale bars
  • Label important items
  • Consider adding a map legend

Source: Environmental Biology of Fishes (2011) DOI: 10.1007/s10641-011-9783-5

Schematics help identify the key parts to a system or process. They should highlight only the key elements because adding unimportant items may clutter the image. A schematic only includes the drawings the author chooses, offering a degree of flexibility not offered by images. They can also be used in situations where it is difficult or impossible to capture an image. Below is a schematic explaining how nanotubes could be used to harvest energy from a fluid.

For schematics, be sure to:

Source: Nano Research (2011) 4:284–289

TIP: it’s important to consider how your figures will look in print as well as online. A resolution of 72 ppi is sufficient for online publication whilst in print 100 ppi is recommended. You can adjust the resolution of your figure within the original program you used to create it at the time you save the file.

TIP: There are two main colour models RGB which stands for red, green, blue and CMYK or cyan, magenta, yellow and black. Most microscopes will take images using the RGB however CMYK is the standard used for printing so it is important to check that your figures will display well in this format.

Avoiding image manipulation

You should never knowingly manipulate your images to change or improve you results. To avoid inadvertent manipulation you should only minimally process your figures before submitting them to the journal, your submitted images should faithfully represent the original image files.

  • Adjusting the brightness or contrast of an image, in fluorescent microscopy for example, is only acceptable if applied equally across all images including the controls
  • The cropping of images in the creation of figures should be avoided unless it significantly improves the clarity of conciseness of presentation. Be sure that the cropping does not exclude any necessary information for the understanding of the figure, such as molecular markers in electrophoresis gels.
  • Any adjustments or processing software used should be stated.

TIP: keep copies of the original images, files and metadata used to create your figures as these can be requested by the journal during the review process.


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