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12.3 : Considérations expérimentales - Biologie


Vous vous demandez peut-être pourquoi nous n'utilisons pas RENCONTRÉ complémentation génique pour isoler les transformants, puisque c'est l'objectif de notre projet de semestre. Premièrement, nous devons nous assurer que les plasmides de surexpression ont réussi à transformer les souches de délétion et il est possible que les protéines de fusion Met codées par les plasmides soient incapables de compléter lerencontré carences en transformants. URA3 la complémentation génique offre un moyen fiable et éprouvé pour évaluer la réussite de la transformation qui est indépendante du métabolisme de la méthionine.

Un deuxième problème concerne les incertitudes liées à la régulation des ORF plasmidiques
par le GAL1 promoteur (Johnston, 1987). Les GAL1 Le promoteur est un promoteur inductible qui est normalement réprimé lorsque les cellules sont cultivées dans du glucose et induit lorsque le galactose remplace le glucose en tant que source de carbone. Dans sa localisation chromosomique normale, le GAL1 le promoteur répond à une variété de régulateurs de transcription positifs et négatifs (Chapitre 13). Bien qu'un grand nombre d'études aient établi que la GAL1 le promoteur fonctionne bien dans les localisations ectopiques, telles que les plasmides, le promoteur n'est pas aussi étroitement régulé dans les plasmides que dans le chromosome de la levure. Une partie de cette différence peut être liée au nombre de copies. Des copies multiples des plasmides pYES2.1 peuvent être attendues dans les cellules transformées.

Suite à l'isolement des transformants des plaques YC-Ura, vous analyserez RENCONTRÉ complémentation génique sur des plaques YC-Met contenant soit du D-glucose soit du D-galacatose. Gardez à l'esprit que le galactose et le glucose peuvent ne pas fonctionner comme de simples interrupteurs « ON » et « OFF », car l'équilibre régulateur est altéré dans les cellules transformées. Il est possible, par exemple, qu'une transcription de gènes « fuyants » se produise en présence du répresseur normal, le D-glucose. Dans ce cas, RENCONTRÉles gènes compléteraient rencontré mutants cultivés dans le D-glucose. Il est également possible que les cellules transformées produisent des quantités excessives de Met et de protéines néfastes, voire mortelles, pour les cellules transformées.


Conception expérimentale et analyse quantitative de la multiomique de la communauté microbienne

Les études du microbiome sont devenues de plus en plus sophistiquées et il existe de multiples méthodes moléculaires basées sur des séquences ainsi que des méthodes basées sur la culture pour les profils de microbiome à l'échelle de la population. Pour lier les types de données hôtes et microbiens résultants à la santé humaine, plusieurs considérations de conception expérimentale, défis d'analyse de données et approches épidémiologiques statistiques doivent être abordés. Ici, nous examinons les meilleures pratiques actuelles pour la conception expérimentale en épidémiologie moléculaire du microbiome, y compris les technologies de génération, d'analyse et d'intégration des données multiomiques du microbiome. Nous mettons en évidence les études qui ont identifié des bioactifs moléculaires qui influencent la santé humaine, et nous suggérons des étapes pour étendre la recherche translationnelle sur le microbiome à la découverte de cibles à haut débit sur de grandes populations.


Fond

Le monde regorge de signaux invisibles et d'informations imperceptibles pour les humains. Certains animaux ont développé des systèmes sensoriels qui leur permettent de tirer parti de ces signaux, apparemment insensibles, qui se situent en dehors de la portée de la perception humaine. Des exemples en sont la perception ultrasonore chez les chauves-souris (vol sans vision décrit pour la première fois dans [1], et la production/perception ultrasonore décrite pour la première fois dans [2, 3]) et l'électroréception des cétacés [4] chez une gamme d'animaux tels que plusieurs poissons osseux [5 ], les élasmobranches [6], et même les mammifères [7] et la magnétoréception chez une gamme d'oiseaux migrateurs [8] et d'autres espèces (revue dans [9]). Récemment, une nouvelle technique appelée grossissement vidéo eulérien (EVM) a été développée pour agrandir les changements de couleur ou le mouvement infimes, invisibles à l'œil nu, à partir de matériel vidéographique [10]. Dans cette technique, une séquence vidéo est décomposée spatialement (c'est-à-dire séparée en différentes bandes de fréquences spatiales) et filtrée temporellement avec un filtre passe-bande réglable et le signal résultant est amplifié pour révéler des variations temporelles cachées (Fig. 1a. Pour un fond mathématique complet , voir [10]). Le résultat de cette procédure est un grossissement marqué des fluctuations locales inhérentes à la séquence vidéo, ce qui peut révéler les changements subtils de la couleur de la peau du visage humain liés à l'augmentation de la perfusion capillaire après l'éjection ventriculaire gauche permettant une fréquence cardiaque facile (FH) mesurer ou rendre visibles les faibles mouvements liés à la respiration chez le nourrisson [10]. Une tentative antérieure a été faite pour extraire l'homme FH à partir de matériel vidéo [11] cependant, cette procédure repose sur des algorithmes sophistiqués de suivi du visage et il est peu probable qu'elle soit applicable à d'autres espèces. De même, d'autres techniques de grossissement du mouvement ont été développées [12, 13]. Cependant, ceux-ci suivent la perspective lagrangienne (en référence à la dynamique des fluides où la trajectoire des particules est suivie au fil du temps, par opposition à la perspective eulérienne où les propriétés d'un fluide évoluent au fil du temps) et sont susceptibles de produire des artefacts lorsqu'ils sont appliqués à la complexité et les mouvements imprévisibles des animaux. Jusqu'à présent, la MEV n'a été utilisée dans aucune étude dans le domaine de la biologie expérimentale, probablement parce que le fondement mathématique de cette technique est quelque peu compliqué et peut être perçu par les biologistes comme difficile à appliquer. Cependant, les avantages d'amplifier notre sens de la vision pour percevoir des fluctuations infimes avec cet outil devraient l'emporter sur ces préoccupations.

Vue d'ensemble et exemple de procédure de grossissement vidéo eulérien. une Schéma fonctionnel représentant les étapes de traitement d'une procédure de grossissement vidéo eulérien résultant en une lecture de signal du signal d'intérêt ou un signal de déclenchement pour une autre procédure d'imagerie. b Quatre images de la source vidéo d'entrée d'origine de l'axolotl anesthésié (Fichier supplémentaire 1, trace laissée). c Ligne de balayage vertical de la source d'entrée au fil du temps. Grossissement de la boîte dans b montrant la région cardiaque de la vidéo d'entrée. Aucun changement de couleur évident résultant du battement du cœur. e Les mêmes quatre cadres que dans b avec le signal d'impulsion de l'axolotl amplifié. F Même ligne de balayage au fil du temps que dans c mais sur une vidéo agrandie en couleur. Les fluctuations de couleur sont visibles. g Grossissement de la boîte dans e. Des changements de couleur sont présents au fil du temps dans la région cardiaque. h Quatre images d'échocardiographie en mode luminosité enregistrées simultanément avec la vidéo d'entrée. Les images correspondent aux mêmes points temporels que dans b, , e, g. je Enregistrement Doppler à ondes pulsées du flux sanguin dans le ventricule. Notez que le débit de pointe correspond aux lignes dans F, démontrant que les changements de couleur dans la vidéo agrandie résultent du battement du cœur

Pouvoir acquérir une mesure fiable et totalement non invasive de FH à partir de matériel vidéo peut, sans doute, être l'application la plus précieuse de l'EVM en biologie expérimentale. En supposant qu'un animal est dans un état d'équilibre métabolique dans lequel l'énergie est constamment reconstituée par le métabolisme aérobie, le taux métabolique (MONSIEUR) et le taux de consommation d'oxygène [(O2)] peut être considéré comme équivalent. Équation de convection de Fick pour le système cardiovasculaire [14] :

VS est le volume systolique, Cune(O2) est le O2 contenu du sang artériel, et Cv(O2) est le O2 contenu du sang veineux, résume la relation entre FH et (O2), et si le pouls d'oxygène <VS × [Cune(O2) − Cv(O2)]> est constant ou varie de manière prévisible avec les changements de FH, puis les mesures de FH peut être utilisé pour évaluer MONSIEUR des animaux dans des conditions de laboratoire et de terrain [15]. Les FH-MONSIEUR La relation a été étudiée dans de nombreuses études sur des vertébrés de différentes classes dans différentes circonstances, par exemple, au repos, en marchant, en nageant, en plongeant, en volant, en thermorégulant et en digérant (pour une revue, voir [15]). En général, une corrélation positive entre FH et MONSIEUR peut être trouvé chez les mammifères, les oiseaux et les reptiles où FH est la composante dominante des changements de (O2) [15]. Chez les poissons (et vraisemblablement chez les amphibiens, bien que cela ne soit pas bien étayé par la littérature), le consensus général a longtemps été que (O2) est fortement régulée par le pouls d'oxygène (basé en grande partie sur une étude classique [16]), et donc, une FH-MONSIEUR relation est plus difficile à établir [17]. Cependant, ce point de vue a récemment été contesté, et il est maintenant reconnu que la tachycardie au repos est susceptible d'avoir biaisé de nombreuses études plus anciennes sur FH chez les poissons en raison de temps de récupération courts après la chirurgie et de troubles [18, 19].

Traditionnellement, des dispositifs de bioenregistrement fixés à l'extérieur ou implantables qui enregistrent l'électrocardiogramme ou les informations acoustiques sont utilisés pour acquérir FH en laboratoire ou dans la nature. L'avantage de ceci est l'enregistrement en continu et la possibilité de surveiller l'animal dans des situations où le chercheur ne peut pas être présent (plongées extrêmes, vol, etc.). L'inconvénient est que le dispositif doit d'abord être attaché ou implanté dans l'animal, ce qui nécessite un certain degré de manipulation manuelle et implique souvent une anesthésie. Cela peut affecter les mesures pendant un certain temps après la perturbation et même de façon continue si l'appareil affecte l'état physiologique ou comportemental de l'animal (par exemple, [20]). De plus, dans la plupart des cas, ces appareils doivent être retirés pour récupérer les données, ce qui nécessite une deuxième manipulation ou capture du sujet. Par conséquent, dans certaines situations où le tournage peut être applicable (soit le tournage actif, soit l'utilisation de « pièges à caméra » passifs), FH obtenu par EVM peut être souhaitable. L'apparition temporelle de changements de couleur liés à la propagation de l'onde de pouls associée à un battement cardiaque transporte également des informations sur la vitesse de l'onde de pouls. De plus, d'autres changements de couleur ou mouvements infimes liés à la physiologie ou au comportement animal tels que la respiration et la production de sons peuvent être obtenus par cette technique.

Dans cette étude, nous décrivons comment EVM peut être utilisé pour obtenir des signaux inapparents, en se concentrant principalement sur FH. Ceci est établi grâce à une série d'expériences en laboratoire de détection de la fréquence cardiaque chez les salamandres néoténiques, les poissons, les poulets embryonnaires et les souris, et enfin avec des exemples de situations d'animaux sauvages en captivité (zoo) et en liberté dans lesquelles les signaux cachés peuvent être amplifiés et détectée.


Réduction

La « réduction » propose que les chercheurs réduisent le nombre d'animaux de laboratoire utilisés de manière à obtenir juste assez de données et pas plus pour donner des résultats suffisamment informatifs. Les conceptions expérimentales qui intègrent des perturbations plus fortes ou prennent en charge une plus grande précision de mesure améliorent le rapport signal sur bruit de l'analyse des données (voir Halsey, 2007), ce qui permet de réduire la taille de l'échantillon. En termes simples, des expériences plus propres et plus claires nécessitent moins d'animaux de laboratoire pour que l'analyse soit robuste. Des auteurs tels que McClelland (2000), Eng (2003) et de Boo et Hendriksen (2005) suggèrent diverses pistes pour améliorer la précision des mesures, notamment : (1) utiliser des mesures plus fiables, répéter les mesures, utiliser du personnel expérimenté et des procédures expérimentales bien rodées (2) incorporer des mesures de variables concomitantes (telles que la masse corporelle) pour tenir compte de la variabilité mesurable (3) réduire expérimentalement la variabilité, par exemple en travaillant avec un groupe d'âge ou un sexe (ce dernier concerne à la fois l'animal d'étude et le chercheur Sorge et al., 2014), cela réduit toutefois la généralisabilité des résultats (Würbel, 2000), et a donc été rejeté par les National Institutes of Santé aux États-Unis (4) augmentant la variance de la ou des variables prédictives par exemple, y compris les animaux avec une tranche d'âge plus élevée si l'on étudie les corrélats de la sénescence (5) en utilisant des sujets comme leurs propres témoins (par exemple, tester chaque animal après une injection de solution saline ainsi qu'une injection d'hormone). Cependant, nous soutenons qu'il existe un problème de recherche primordial qui remplace généralement les ajustements apportés aux conceptions expérimentales - l'accent mis sur l'omniprésence P-valeur lors de l'interprétation des analyses de données. Quelle que soit la conception expérimentale, en raison de certaines fragilités intrinsèques de P-analyse de données basée sur la valeur, de telles études auront généralement utilisé une taille d'échantillon trop petite pour tirer des conclusions solides.

Réduction … de l'utilisation du P-valeur pour l'interprétation des données

En règle générale, le nombre d'animaux inclus dans une expérience est déterminé à l'aide d'une analyse de puissance statistique pour calculer la taille de l'échantillon requise pour une probabilité estimée de rejeter correctement l'hypothèse nulle. Une puissance statistique de 80 % est la norme (Cohen, 1988), ce qui signifie que lorsque l'hypothèse nulle testée est fausse, un résultat statistiquement significatif sera rapporté 80 % du temps. Le nombre d'animaux nécessaire pour atteindre 80 % de puissance dans une expérience bien conçue est considéré comme « requis » et est donc éthiquement acceptable selon la philosophie des 3R. L'analyse du pouvoir est intimement liée à la P-valeur, car cette dernière est utilisée pour décider si l'hypothèse nulle est rejetée ou non (et donc si un résultat est jugé « significatif »).

Récemment, il est devenu évident que de nombreuses découvertes scientifiques ne sont pas reproductibles (Baker, 2016 Open Science Collaboration, 2015), ébranlant la poursuite de la science (Economist, 2013 Freedman et al., 2015 Mobley et al., 2013 Ioannidis, 2005). Mener une étude sur des animaux qui n'est pas reproductible est fondamentalement contraire au principe des 3R, indiquant que les animaux ont été utilisés dans des expériences infructueuses et même trompeuses (Button et al., 2013). De nombreux auteurs ont discuté de la manière de lutter contre l'irreproductibilité (Freedman et al., 2015 Ioannidis et al., 2015 McNutt, 2014 Nosek et al., 2015 Woolston, 2014 http://validation.scienceexchange.com/#/reproducibility-initiative). Alors que seules quelques publications ont ciblé le P-valeur en tant que coupable potentiel, ces articles ont fait valoir de manière convaincante qu'une trop grande dépendance à l'égard P-les valeurs d'interprétation des données contribuent à l'irreproductibilité (Colquhoun, 2014 Cumming, 2008 Halsey et al., 2015 Nuzzo, 2014, bien que d'autres facteurs, tels que le manque d'homogénéité des protocoles, puissent y contribuer).

Deux arguments sont avancés. Premièrement, l'interprétation des données fondée sur P-les valeurs produiront souvent des conclusions trompeuses en raison du taux de fausses découvertes, qui est la probabilité de calculer un P-valeur suffisamment faible pour revendiquer une « signification » alors qu'en fait l'hypothèse nulle est vraie (Colquhoun, 2014). En supposant P-les valeurs <0,05 sont celles considérées comme « significatives », et que la proportion d'études menées où l'hypothèse nulle est fausse est de 10 %, le taux de fausses découvertes est d'au moins 36 % selon Colquhoun (2014) et Sellke et al. (2001) (bien que cela puisse être moins dans les domaines de recherche où les scientifiques mènent les expériences qu'ils prévoient être susceptibles de donner des résultats « significatifs » Wacholder et al., 2004). Deuxièmement, les modèles ont mis en évidence que P-les valeurs varient généralement considérablement entre les répétitions d'une étude, et cette « inconstance » dans P-values ​​est présent même lorsque la puissance statistique est assez élevée, par ex. 80 % (Cumming, 2008 Halsey et al., 2015).

Dans les disciplines biologiques, la puissance statistique moyenne, y compris dans des domaines tels que les neurosciences (Button et al., 2013 Macleod et al., 2009) et l'écologie comportementale (Jennions et Møller, 2003), est systématiquement inférieure à 50 % et souvent considérablement inférieure (Smith et al., 2011). Une puissance aussi faible exacerbe le problème des fausses découvertes et l'inconstance inhérente des P-valeurs. En termes simples, lorsqu'une étude rapporte une P-valeur indiquant des preuves solides contre l'hypothèse nulle, il y a toutes les chances qu'une réplication de cette étude rapporte un P-valeur indiquant beaucoup moins de preuves contre l'hypothèse nulle (et vice versa). De plus, les études qui donnent des résultats significatifs ont tendance à exagérer la véritable taille de l'effet, et cela est exacerbé lorsque la puissance statistique est faible (Button et al., 2013 Halsey et al., 2015). Par conséquent, l'interprétation d'expériences ponctuelles fondées sur la P-valeur peut expliquer pourquoi tant d'études sont non reproductibles (Halsey et al., 2015).

Il existe d'autres raisons valables de remettre en question l'utilité de P-valeurs pour l'interprétation des données (Cohen, 1994 Tressoldi et al., 2013). Il est particulièrement important que le test de signification de l'hypothèse nulle ne nous permette de poser qu'une question très limitée sur nos données, simplement « existe-t-il ou n'existe-t-il pas ? ». Par exemple, « y a-t-il une différence dans les taux métaboliques entre deux souches de souris ? » ou « y a-t-il une relation entre le taux métabolique et le comportement à risque ? ». Avec une étude suffisamment vaste, nous pouvons toujours trouver une différence, ou une relation, dans une certaine mesure (Cohen, 1994 Loftus, 1993), et donc répondre à ces questions nous en dit très peu sur nos données.

Une fois ces faits qui donnent à réfléchir sur la P-valeur ont coulé, la seule conclusion qui s'offre à nous est de réduire considérablement, voire d'abandonner, notre utilisation de P-valeurs dans les analyses statistiques. Même si P-les valeurs sont ancrées dans la culture de recherche de la biologie expérimentale, lorsque la santé et le bien-être des animaux sont en jeu, il est certainement contraire à l'éthique de continuer à utiliser un indice statistique inadéquat pour l'interprétation des données. À son tour, l'utilisation de l'analyse de puissance pour calculer le nombre nécessaire d'animaux de laboratoire devient discutable.

Quelles alternatives avons-nous ?

Il existe plusieurs alternatives disponibles, telles que l'analyse bayésienne et le critère d'information d'Akaike, bien qu'aucune méthode ne soit parfaite (Ellison et al., 2014). Nous suggérons qu'au lieu de se concentrer sur l'approche standard « y a-t-il ou n'existe-t-il pas ? », il est plus éclairant de demander « quelle est la différence ? » ou « quelle est la force de la relation ? », associée à la question « quelle est la précision de l'estimation de l'ampleur de la différence ou de la relation ? ». Les réponses à ces deux questions ne nous disent pas seulement s'il existe une différence ou une relation, mais nous informent également de son ampleur (estimée) couplée à la précision de cette estimation, une bien meilleure utilisation des animaux de laboratoire. La façon la plus simple d'analyser nos données afin de répondre à ces deux questions est d'abord de calculer la taille de l'effet – la taille de la différence entre les conditions ou la force de la corrélation entre deux variables. Deuxièmement, parce que notre expérience ne fait qu'estimer plutôt que mesurer la taille de l'effet de population, nous devons également fournir les intervalles de confiance pour cette estimation, pour indiquer avec quelle précision l'effet est connu (Cumming, 2008 Halsey et al., 2015 Johnson, 1999 Nakagawa et Cuthill , 2007).

Plus est moins

Lorsque l'on fonde l'interprétation des données sur les estimations de la taille de l'effet et leur précision, le nombre d'animaux de laboratoire requis doit être lié à la précision avec laquelle nous avons besoin de notre échantillon pour représenter la population. La « Planification pour la précision » calcule la taille de l'échantillon requise pour la taille de l'effet nécessaire afin de fournir un degré de précision défini, en fonction de la taille de l'effet et de la variance prédites dans les données (Maxwell et al., 2008). À l'heure actuelle, peu d'études adoptent cette approche lorsqu'elles sont présentées, les intervalles de confiance à 95 % sont souvent larges, montrant une faible précision - un fait qui peut expliquer l'omission d'intervalles de confiance dans de nombreux chiffres. Mais il est important que nous soyons conscients du niveau de précision (ou non) de nos résultats expérimentaux (plutôt que de le cacher derrière un P-value Cumming, 2008) si nécessaire, nous devons ajuster la taille de notre échantillon en conséquence. Concevoir des expériences autour de la précision plutôt que de l'analyse de puissance est susceptible d'augmenter le nombre d'animaux de laboratoire. Cependant, si les résultats sont plus significatifs, cela devrait réduire le nombre de répétitions d'expériences nécessaires, réduisant ainsi le nombre d'animaux de laboratoire à long terme.

L'argument le plus fort pour les analyses basées sur les tailles d'effet combinées avec des intervalles de confiance est peut-être que lorsque plusieurs études sur une question particulière ont été publiées et que ces informations sont incluses, elles peuvent ensuite être combinées dans une méta-analyse, ce qui nous permet de nous concentrer sur les statistiques vérité (par exemple Sena et al., 2010). En règle générale, les intervalles de confiance autour d'une taille d'effet calculée à partir d'une méta-analyse sont beaucoup plus petits que ceux des études individuelles (Cohn et Becker, 2003), donnant ainsi une image beaucoup plus claire de la véritable taille de l'effet au niveau de la population (Fig. 2 ). En effet, les tailles d'échantillon requises pour détecter les tailles d'effet avec une précision appropriée sont souvent prohibitives ou jugées contraires à l'éthique pour les chercheurs individuels, ce qui nécessite de futures méta-analyses (Maxwell et al., 2008). Et les méta-analyses sont efficaces sur le nombre d'animaux de laboratoire. Premièrement, lorsqu'une méta-analyse est entreprise uniquement sur des données précédemment publiées, il s'agit d'une étude sans expérience, le nec plus ultra en matière de réduction des 3R. Deuxièmement, lorsque plusieurs études de nature similaire sont menées sur une question de recherche relativement insoluble (Nature Magazine, 2016), au sein et entre les publications, les méta-analyses donnent une bonne indication du moment où de telles expériences répétées ne sont plus nécessaires (Fig. 2). Cependant, le talon d'Achille de la méta-analyse est le « phénomène du tiroir classeur ». Les données sur les expérimentations animales sont souvent classées et ne sont pas publiées si elles sont jugées « non significatives » (Dwan et al., 2013) - un autre exemple de la nécessité de ne plus se concentrer sur la P-valeur. Pourtant, les résultats de toutes les études solides et pertinentes fournissent de l'eau au moulin pour une future méta-analyse, quel que soit leur « intérêt » supposé, et les méta-analyses mettent souvent en évidence des accords approximatifs entre plusieurs études qui semblent contradictoires lorsqu'elles sont considérées comme fournissant soit constatations « significatives » ou « non significatives ». En effet, le classement de données inintéressantes fausse la diffusion des données publiées et déforme la vérité, ce qui, à long terme, conduira à un plus grand nombre global d'animaux soumis à des expérimentations. Il est donc essentiel pour la réduction des 3R, et pour la poursuite de la science en général, que toutes les données expérimentales valides soient publiées. Heureusement, il y a de plus en plus de revues qui jugent explicitement si une soumission est adaptée à la publication sur le seul mérite sans tenir compte de l'impact. Et pour les chercheurs qui insistent sur P-Interprétations basées sur des valeurs, la version révisée du Code de conduite européen pour l'intégrité de la recherche stipule que les résultats non significatifs doivent être traités comme des résultats valides dignes d'être publiés (Wissenschaftsstiftung, 2017 Encadré 2), une norme que le programme Horizon 2020 de l'UE attend désormais ses destinataires à respecter.

Méta-analyse cumulative de l'efficacité des traitements lytiques (par exemple, activateur tissulaire du plasminogène) dans des modèles animaux thrombotiques d'AVC. Les données ont été adaptées pour illustrer les points clés expliqués et discutés dans cet article. Les études sont ajoutées à la méta-analyse cumulative dans l'ordre de leur date de publication. Plus la valeur sur le X-axe, plus l'effet positif du traitement est grand. Le traitement améliore les résultats, cependant, l'estimation de l'efficacité (taille de l'effet) a diminué à mesure que davantage de données devenaient disponibles. Cela se produit souvent, car les études manquent généralement de puissance et, par conséquent, lorsqu'elles sont statistiquement significatives, ont tendance à surestimer la véritable taille de l'effet (Halsey et al., 2015). Notez également la taille considérable des intervalles de confiance à 95% (barres horizontales minces) pour la première étude et même une fois que les premières études sont combinées, cela est courant et démontre le manque de précision que les études individuelles fournissent souvent sur le véritable effet (population) taille, mais n'est pas apparent lorsque l'on se concentre sur le P-valeur. En effet, en se concentrant sur la P-la valeur de chaque étude pour synthétiser les résultats renverrait une conclusion confuse, car bien que de nombreuses études rapportent un effet statistiquement significatif du traitement (les points de données noirs et les intervalles de confiance à 95 % indiquent que la dernière étude ajoutée à la méta-analyse a été statistiquement significatif), de nombreuses études n'indiquent aucune efficacité du traitement (bleu). En revanche, se concentrer sur la taille de l'effet et les intervalles de confiance à 95 % de chaque étude montre un modèle relativement cohérent de preuves de l'efficacité du traitement (comme illustré), et la précision estimée du degré d'efficacité du traitement s'améliore régulièrement à mesure que davantage d'études sont combinées dans la méta -une analyse. La ligne horizontale épaisse indique une date approximative suggérée à laquelle l'efficacité du traitement était bien connue et il était peu probable que d'autres études l'affinent substantiellement. Bien que les études publiées après 2001/2002 aient probablement inclus d'autres expériences et/ou analyses utiles, cette figure illustre que les méta-analyses peuvent indiquer quand une étude plus approfondie d'un traitement ou d'un phénomène particulier serait improductive. Tenir compte de ces informations réduirait le nombre d'animaux utilisés dans la recherche expérimentale. Ce chiffre a été modifié à partir de Sena et al. (2010), avec autorisation.

Méta-analyse cumulative de l'efficacité des traitements lytiques (par exemple, activateur tissulaire du plasminogène) dans des modèles animaux thrombotiques d'AVC. Les données ont été adaptées pour illustrer les points clés expliqués et discutés dans cet article. Les études sont ajoutées à la méta-analyse cumulative dans l'ordre de leur date de publication. Plus la valeur sur le X-axe, plus l'effet positif du traitement est grand. Le traitement améliore les résultats, cependant, l'estimation de l'efficacité (taille de l'effet) a diminué à mesure que davantage de données devenaient disponibles. Cela se produit souvent, car les études manquent généralement de puissance et, par conséquent, lorsqu'elles sont statistiquement significatives, ont tendance à surestimer la véritable taille de l'effet (Halsey et al., 2015). Notez également la taille considérable des intervalles de confiance à 95% (barres horizontales minces) pour la première étude et même une fois que les premières études sont combinées, cela est courant et démontre le manque de précision que les études individuelles fournissent souvent sur le véritable effet (population) taille, mais n'est pas apparent lorsque l'on se concentre sur le P-valeur. En effet, en se concentrant sur la P-valeur de chaque étude pour synthétiser les résultats renverrait une conclusion confuse, car bien que de nombreuses études rapportent un effet statistiquement significatif du traitement (les points de données noirs et les intervalles de confiance à 95% indiquent que la dernière étude ajoutée à la méta-analyse a été statistiquement significatif), de nombreuses études n'indiquent aucune efficacité du traitement (bleu). En revanche, se concentrer sur la taille de l'effet et les intervalles de confiance à 95 % de chaque étude montre un modèle relativement cohérent de preuves de l'efficacité du traitement (comme illustré), et la précision estimée du degré d'efficacité du traitement s'améliore régulièrement à mesure que davantage d'études sont combinées dans la méta -une analyse. La ligne horizontale épaisse indique une date approximative suggérée à laquelle l'efficacité du traitement était bien connue et il était peu probable que d'autres études l'affinent substantiellement. Bien que les études publiées après 2001/2002 aient probablement inclus d'autres expériences et/ou analyses utiles, cette figure illustre que les méta-analyses peuvent indiquer quand une étude plus approfondie d'un traitement ou d'un phénomène particulier serait improductive. Tenir compte de ces informations réduirait le nombre d'animaux utilisés dans la recherche expérimentale. Ce chiffre a été modifié à partir de Sena et al. (2010), avec autorisation.

De nombreuses revues, organismes de financement et évaluateurs aiment voir P-valeurs et analyses de puissance. Pour cette raison, les expérimentateurs pourraient craindre de se désavantager s'ils deviennent apostats de la P-la doctrine des valeurs. Il serait peut-être préférable qu'ils continuent à signaler P-valeurs dans leurs manuscrits mais de déplacer l'accent de l'interprétation sur les tailles d'effet. Pour les propositions de projet, il serait peut-être judicieux de fournir à la fois une analyse de puissance et un plan de précision. Vous trouverez ci-dessous un modèle de texte qui peut être utilisé pour être inclus dans la section Méthodes des manuscrits pour signaler que l'interprétation des données sera basée sur les tailles d'effet, et pour justifier pourquoi, tout en rassurant que P-les valeurs resteront présentes :

Dans le présent article, le P-valeur est traitée comme une variable continue (Fisher, 1959 Boos et Stefanski, 2011), et parce qu'elle est généralement très imprécise, elle n'est considérée qu'une indication provisoire de la force de la preuve des tendances observées dans les données (Fisher, 1959 Boos et Stefanski, 2011 Halsey et al., 2015). Principalement, les tendances dans les données sont interprétées à partir de graphiques de tailles d'effet d'échantillon et de leur précision (quantifiée par des intervalles de confiance à 95 %) (Lavine, 2014 Loftus, 1993).


Contenu

Quelques exemples de moteurs moléculaires biologiquement importants : [2]

      sont responsables de la contraction musculaire, du transport de cargaison intracellulaire et de la production de tension cellulaire. déplace la cargaison à l'intérieur des cellules loin du noyau le long des microtubules, dans un transport antérograde. produit le battement axonémal des cils et des flagelles et transporte également la cargaison le long des microtubules vers le noyau cellulaire, en transport rétrograde.
      la polymérisation génère des forces et peut être utilisée pour la propulsion. L'ATP est utilisé. polymérisation par GTP. est responsable de la séparation des bourgeons de clathrine de la membrane plasmique. GTP est utilisé.
      famille de protéines convertit l'énergie chimique de l'ATP en énergie potentielle électrochimique d'un gradient de protons à travers une membrane ou inversement. La catalyse de la réaction chimique et le mouvement des protons sont couplés l'un à l'autre via la rotation mécanique de parties du complexe. Celui-ci est impliqué dans la synthèse d'ATP dans les mitochondries et les chloroplastes ainsi que dans le pompage de protons à travers la membrane vacuolaire. [3]
    • Le flagelle bactérien responsable de la nage et de la culbute des E. coli et d'autres bactéries agissent comme une hélice rigide alimentée par un moteur rotatif. Ce moteur est entraîné par le flux de protons à travers une membrane, éventuellement en utilisant un mécanisme similaire à celui trouvé dans le Fo moteur dans l'ATP synthase.
    • Moteurs à acide nucléique :
        transcrit l'ARN à partir d'une matrice d'ADN. [5] transforme l'ADN simple brin en ADN double brin. [6] séparent les doubles brins d'acides nucléiques avant la transcription ou la réplication. L'ATP est utilisé. réduire le surenroulement de l'ADN dans la cellule. L'ATP est utilisé. et les complexes SWI/SNF remodèlent la chromatine dans les cellules eucaryotes. L'ATP est utilisé. responsable de la condensation des chromosomes dans les cellules eucaryotes. [7]
    • Les moteurs d'encapsidation de l'ADN viral injectent de l'ADN génomique viral dans les capsides dans le cadre de leur cycle de réplication, en l'emballant très étroitement. [8] Plusieurs modèles ont été avancés pour expliquer comment la protéine génère la force nécessaire pour conduire l'ADN dans la capside pour une revue, voir [1]. Une proposition alternative est que, contrairement à tous les autres moteurs biologiques, la force n'est pas générée directement par la protéine, mais par l'ADN lui-même. [9] Dans ce modèle, l'hydrolyse de l'ATP est utilisée pour entraîner des changements de conformation des protéines qui déshydratent et réhydratent alternativement l'ADN, le faisant passer cycliquement de l'ADN-B à l'ADN-A et 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
        • Phosphoglucose isomérase
        • Phosphofructokinase
        • 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-valeur en plus de the estimates of effects and their uncertainty.

                  NHST Blues – The emphasis on p-values as les 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 Biotechnologie

                  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.


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