Telegram Group & Telegram Channel
#методичка

Повторяй за мной: Же ма пель! — Ми пу пу!

Привет, коллега!

Помнишь, я обещала написать про источники невоспроизводимости результатов, помимо собственно фальсификации в том или ином виде? Так вот держи список таких причин по версии Nature (я взяла не всё оттуда, так что рекомендую прочитать статью отдельно) и меня.

🔵Неполное описание методик. Конечно, в статье нельзя указать вообще все детали и нюансы эксперимента, которые добросовестный исследователь вносит в свой лабораторный журнал и тем более нельзя указать те, что по каким-то причинам посчитали неважными. Например, я как-то не могла повторить свою же методику выделения тучных клеток в новой лаборатории. Через месяц расследования выяснилось, что это потому что там была центрифуга с другим ротором и другие автоматические пипетки с менее плавным ходом.

🔵Работа оборудования. В производственной практике требуется обязательная поверка оборудования, однако в лабораториях за этим не особо следят. Вот как часто в твоей лабе калибруют пипетки? А весы? Хроматографы? И, конечно, все эти погрешности могут также влиять на финальный результат. Тут капнул больше, тут меньше и оп-ля, значимые различия 🥳. А если не делать несколько независимых экспериментов, то вероятность обнаружить этот косяк стремится к нулю.

🔵Малые выборки. В большинстве экспериментальных работ в области биомедицины размер выборок редко перебирается за 20 единиц, особенно касательно экспериментов на животных. Учитывая гетерогенность генеральной совокупности, скорее всего эта выборка слишком мала, чтобы быть репрезентативной. А значит, что другая такая же выборка может обладать вообще другими свойствами. Что кстати можно хорошо оценить, если делать несколько независимых экспериментов.

🔵Нестандартизованные клеточные линии и штаммы. Клеточные линии, как правило, у каждой лабы свои и пассируются примерно бесконечное количество раз, накапливая мутации и становясь всё более и более различающимися. Также они могут быть заражены микоплазмой, контаминированы другими типами клеток и так далее. А если линии получены из первичных культур, как, например, мезенхимальные стволовые клетки, то там один только донор вносит огромный вклад в гетерогенность, а помимо этого есть разные протоколы выделения, разные протоколы культивирования и так далее. Лично я столкнулась с тем, что культура мышиных фибробластов 3Т3, на которой мы к счастью только отрабатывали методики, оказалась перепассированой и уже перестала быть 3Т3.

🔵Работа с большими датасетами. Я не очень большой специалист в data science или биоинформатическом анализе, но иногда за неимением большего именно такие профаны как я дорываются до больших данных 🫠. Результаты такого анализа могут быть некорректны и невоспроизводимы. Сейчас журналы просят авторов выкладывать датасеты при публикации, но часто данные не сырые, а как-то уже процессированы и нормированы. А значит где-то там могла засесть та самая ошибка/особенность обработки, определяющая невоспроизводимость результата.

🔵Человеческий фактор. Ну куда без него. Студент что-то пролил и побоялся рассказать, а потом на ПЦР вылез пик искомого гена. Плюс иногда ненамеренно допускаются разнообразные ошибки отбора и когнитивные искажения, во многом из-за политики непринятия отрицательного результата. И даже если несколько независимых экспериментов было сделано - не все могут пойти в финальную статью.

😊 Мне стало интересно воспроизвести результаты, которые я упоминала в предыдущем посте на эту тему. Так что ниже будут опросы, прошу проголосовать честно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/ad_research/109
Create:
Last Update:

#методичка

Повторяй за мной: Же ма пель! — Ми пу пу!

Привет, коллега!

Помнишь, я обещала написать про источники невоспроизводимости результатов, помимо собственно фальсификации в том или ином виде? Так вот держи список таких причин по версии Nature (я взяла не всё оттуда, так что рекомендую прочитать статью отдельно) и меня.

🔵Неполное описание методик. Конечно, в статье нельзя указать вообще все детали и нюансы эксперимента, которые добросовестный исследователь вносит в свой лабораторный журнал и тем более нельзя указать те, что по каким-то причинам посчитали неважными. Например, я как-то не могла повторить свою же методику выделения тучных клеток в новой лаборатории. Через месяц расследования выяснилось, что это потому что там была центрифуга с другим ротором и другие автоматические пипетки с менее плавным ходом.

🔵Работа оборудования. В производственной практике требуется обязательная поверка оборудования, однако в лабораториях за этим не особо следят. Вот как часто в твоей лабе калибруют пипетки? А весы? Хроматографы? И, конечно, все эти погрешности могут также влиять на финальный результат. Тут капнул больше, тут меньше и оп-ля, значимые различия 🥳. А если не делать несколько независимых экспериментов, то вероятность обнаружить этот косяк стремится к нулю.

🔵Малые выборки. В большинстве экспериментальных работ в области биомедицины размер выборок редко перебирается за 20 единиц, особенно касательно экспериментов на животных. Учитывая гетерогенность генеральной совокупности, скорее всего эта выборка слишком мала, чтобы быть репрезентативной. А значит, что другая такая же выборка может обладать вообще другими свойствами. Что кстати можно хорошо оценить, если делать несколько независимых экспериментов.

🔵Нестандартизованные клеточные линии и штаммы. Клеточные линии, как правило, у каждой лабы свои и пассируются примерно бесконечное количество раз, накапливая мутации и становясь всё более и более различающимися. Также они могут быть заражены микоплазмой, контаминированы другими типами клеток и так далее. А если линии получены из первичных культур, как, например, мезенхимальные стволовые клетки, то там один только донор вносит огромный вклад в гетерогенность, а помимо этого есть разные протоколы выделения, разные протоколы культивирования и так далее. Лично я столкнулась с тем, что культура мышиных фибробластов 3Т3, на которой мы к счастью только отрабатывали методики, оказалась перепассированой и уже перестала быть 3Т3.

🔵Работа с большими датасетами. Я не очень большой специалист в data science или биоинформатическом анализе, но иногда за неимением большего именно такие профаны как я дорываются до больших данных 🫠. Результаты такого анализа могут быть некорректны и невоспроизводимы. Сейчас журналы просят авторов выкладывать датасеты при публикации, но часто данные не сырые, а как-то уже процессированы и нормированы. А значит где-то там могла засесть та самая ошибка/особенность обработки, определяющая невоспроизводимость результата.

🔵Человеческий фактор. Ну куда без него. Студент что-то пролил и побоялся рассказать, а потом на ПЦР вылез пик искомого гена. Плюс иногда ненамеренно допускаются разнообразные ошибки отбора и когнитивные искажения, во многом из-за политики непринятия отрицательного результата. И даже если несколько независимых экспериментов было сделано - не все могут пойти в финальную статью.

😊 Мне стало интересно воспроизвести результаты, которые я упоминала в предыдущем посте на эту тему. Так что ниже будут опросы, прошу проголосовать честно.

BY АДовый рисёрч




Share with your friend now:
group-telegram.com/ad_research/109

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

For example, WhatsApp restricted the number of times a user could forward something, and developed automated systems that detect and flag objectionable content. Lastly, the web previews of t.me links have been given a new look, adding chat backgrounds and design elements from the fully-features Telegram Web client. Stocks dropped on Friday afternoon, as gains made earlier in the day on hopes for diplomatic progress between Russia and Ukraine turned to losses. Technology stocks were hit particularly hard by higher bond yields. The regulator took order for the search and seizure operation from Judge Purushottam B Jadhav, Sebi Special Judge / Additional Sessions Judge. The S&P 500 fell 1.3% to 4,204.36, and the Dow Jones Industrial Average was down 0.7% to 32,943.33. The Dow posted a fifth straight weekly loss — its longest losing streak since 2019. The Nasdaq Composite tumbled 2.2% to 12,843.81. Though all three indexes opened in the green, stocks took a turn after a new report showed U.S. consumer sentiment deteriorated more than expected in early March as consumers' inflation expectations soared to the highest since 1981.
from ms


Telegram АДовый рисёрч
FROM American