实验一药理实验基础知识

第一章药理学实验的基础知识第一节药理学实验的目的和要求药理学实验的目的在于通过循序渐进的常规实验，使学生验证和巩固所学的基本理论；通过综合实验了解较为先进的科研方法和技能，同时培养学生联想及综合分析问题的能力；通过设计性实验，培养学生独立思考、科学思维及创新的能力，建立实事求是、严谨的科学态度，提高解决实际问题的能力，为后续知识的学习和毕业后的科研工作奠定良好的基础。为了达到上述目的，要求学生做到以下几点。【实验前】1.仔细阅读实验指导，了解实验目的、原理、要求、方法和操作步骤。2.结合实验内容，复习有关药理学、生理学、生物化学及免疫学等方面的理论知识，做到充分理解。3.预测实验中可能出现的情况和发生的问题。【实验时】1．实验器材的放置力求稳当、整齐、有条不紊。2．严格按照实验指导上的步骤进行操作，准确计算给药量，节省器材和药品。要注意保护实验动物和标本，避免与实验内容无关的刺激。3．仔细、耐心地观察实验过程中出现的各种现象，实事求是地记录药物出现反应的时间、表现以及最后的转归，联系课堂讲授的内容进行思考。4．在实验过程中遇到疑难之处，先要自己设法解决，如一时解决不了，应向指导教师说明情况，请求教师协助解决。对于贵重仪器，在未熟悉其性能之前，不可轻易调试。5．实验室内保持安静、整洁。用药后须用原瓶塞塞好，公用药品和器材不可随意挪动。【实验后】1．将实验用器材清洗擦干，清点整理后放到指定位置。如有损坏、缺少，应及时报告老师。将存活和死亡动物分别送至指定处所。2．认真整理实验记录，经过分析思考，撰写实验报告，按时交给指导老师。3．做好实验室的清洁卫生工作。第二节药理学实验设计的基本原则在进行药理学实验时，为保证实验结果的客观性和可信性必须遵循以下基本原则：一．对照原则：进行实验时必须设对照组。设置对照组是为了使观察指标通过对比而发现其在处理因素（如药物等）的作用下而表现出的某种特异性变化，消除各种无关因素的影响。这就要求在比较的各组实验对象之间除了处理因素不同外，所有非处理因素应尽量保持相同，从而根据处理与不处理之间的差异，了解处理因素带来的特殊效应。对照有多种形式，如空白对照(又称正常对照)，即对照组不施加处理因素，但给予同容积的溶剂；模型对照，即造成疾病模型，但不给予药物处理，给予同容积的溶剂；阳性对照，即给予相同适应症的市售药物，以监控实验条件；假手术对照，即除造成某种疾病模型的关键步骤外，所有手术操作均同模型对照组。自身对照，对照与实验均在同一实验对象进行，即同一个体处理前后的对照，如给药前后的对比等。若观察给药前后的指标变化，此种对照必须以指标本身对时间变化相对稳定为首要前提。二．随机原则：随机是指对实验对象的实验顺序和分组进行随机处理。在分组时，对实验对象进行随机抽取可保证被研究的样本能代表总体，从而减少抽样误差；在施加多个处理因素时采用随机原则，可保证各组样本的条件基本一致，可减少组间人为的误差。三．重复原则：“重复”在这里有两方面的含义，一是指实验结果的可再现性，一是指实验结果应该来自足够大的样本。样本越大，重复的次数越多，实验结果的误差越小，可信度越高。第三节药理学实验中分组方法药理学实验一般应当设有正常对照组、模型对照组、阳性药对照组及受试药2个以上剂量组（新药研发时要求至少设立三个给药剂量组，以考察量效关系）等，如需手术造成疾病模型，还应设假手术对照组。而学生药理学实验课时，由于时间等条件的限制，可酌情减少实验分组，只设空白对照组或模型对照组及受试药一个剂量组。一．动物分组的一般原则实验时，要遵循受试药组与对照组一致性原则，即两组只允许在被实验因素方面有所不同，在其他方面(包括实验对象、实验者、实验条件、环境、时间以及仪器等)应力求一致。除了被实验因素外，如果两组还有不一致的地方，则对照组的存在失去其应有意义。两组之例数应相等或相近似，认为对照组只有少数几例即可，是不正确的。分组时，为了满足以上要求，避免主观因素需要采取随机抽样的方法。所谓随机抽样就是指按着机会的安排来抽取样本，换言之，不论任何被实验的对象都有相等的机会被抽出。随机抽样的方法很多，如应用骰子法、单双号法、卡片法以及随机数表等。必须指出，随机抽样比较适宜大样本时的分组，而小样本时随机抽样不能保证各组的一致性，故小样本时必须用人为的方法来保证各组的一致性，其目的是更好地贯彻随机抽样原则，与主观选择有本质上的区别。二．小样本的分组法主要有分群法(Stratify)和配对(群)法。分群法是按某几个因素将对象先分为数群，而后再按随机抽样法将每群中的对象分到各组中去。有时先分为几个大群，而后每大群再分为数小群，最后将每小群中的对象再随机抽样地分到各组中去。分群可按性别、体重或血压等生理或病理因素进行，一般应以观测指标或对观测指标有主要影响的因素为准来分群，如降压实验，应以血压为准来分群；豚鼠的平喘实验，须对豚鼠进行初筛，分组时，应以哮喘潜伏期来分群；降血脂实验，应以血脂水平为准来分群。而多数是按性别、体重分群。配对(群)法，是把各方面相近似的对象配成多数的对或群(二组则二个一对，三组则三个一群)，然后每对(群)中的对象按随机抽样原则分到各组中去。以最常用的分群法为例，说明如下：【举例】由实验动物中心取来同种属并且出生日期相近似的小白鼠36只，欲就性别及体重将其分为实验及对照两组，可进行如下分组：先就性别将动物分为雌雄两大群，每群再按体重分为数小群(以1g为组距)，假定其性别及体重分布情况如表1-1之左侧所表示，则可按随机抽样原则将各小群的动物分到两组中去。如果有的小群动物数是奇数时，则应尽力照顾到两组的均衡来分配之，最终的分组情况正如表1-1之右侧所表示。表1-1分组法分布情况分组情况性别体重（g）动物数(只)实验组对照组雌18-19619-20620-21321-22333332112Σ1899雄18-19519-20320-21621-22432123322Σ1899第四节药理学实验数据的分析处理一、实验结果的记录及表示方法实验过程中，要对实验数据进行及时、客观的记录。凡是属于量反应资料（又称计量资料，即药物作用可以用数值的变化来表示，如血压的高低、时间的长短、心率的快慢、肿瘤轻重、心输出量的多少等）均应以正确的单位和数值标定。凡是由曲线记录测量指标的实验，应尽量用曲线记录实验结果，在所记录的曲线中应标注有给药或刺激记号、时间记号等。为便于对实验结果进行分析、比较，多以各组数据的均值加减标准差来制表或绘图来表示实验结果，表格要有表题，图要有图题。制作表格及作图时，应注意以下几点：1.表格应制三线表，表格中不用纵向线。一般按照组别、剂量、动物数、观测指标的顺序在表内由左至右填写。2.作图时，通常是以实验观察指标的变化为纵坐标，以时间或给药剂量为横坐标而作图，例如呼吸曲线、肌肉收缩曲线等；横、纵坐标轴均应加以标注，如药物剂量、时间单位、测量指标及单位等。3.实验数据若呈连续性变化，则以曲线形式体现实验结果，绘制经过各点的曲线或折线应光滑；实验数据若不呈连续性变化，则不宜用曲线表示，可采用直方图的形式表示。4．表及图下面应有必要的说明，如统计学显著性的表示等。二、差值的显著性测验实验结束后，实验者必须对所获得的实验结果进行统计学分析处理，才能发现问题，得出结论。药理学实验往往要在两组或两组以上实验对象上进行，如一组为实验组，一组为对照组，然后就两组所获得的实验数据进行比较，判断两者有无差异，从而确定被实验因素是否对实验对象确实具有某种影响，例如药物疗效之观察等。但药理学研究的实验对象大都是各种动物（临床药理学研究的对象是人），所以实验中生物个体差异所造成的误差是不可避免的，此外也还有一些其他性质的误差，可统称之为实验误差。从而两组实验获得数据的差异就有可能是实验误差所造成，而在被实验对象的数目很少时(小样本)，此种可能性更大。两组数据的差值究竟是被实验因素所致，还是实验误差影响所致，这不能主观决定，而一定要通过生物统计学的客观方法来判断，以确定此差值是否有意义。此种方法就称为差值的显著性测验。如果测验的结果是两组之间差异“显著”，则提示两组之间的差异可能是因处理因素（如药物）造成的；若“不显著”，就说明此差值很可能是实验误差所造成的，没有实际意义。但不应只根据一次的结果而轻率地下结论，在动物数少时尤其如此。应视具体情况，进行重复实验。需要指出的是，统计学方法之运用需建立在对实验对象客观的、科学的分组和正确的实验资料的基础之上。不当的实验设计与错误的实验资料，即使经过统计处理，其结论仍然是不可靠的。因实验指标有量反应指标和质反应指标的不同，其统计处理方法也不同。分述如下：1．量反应指标的差值显著性测验法差值显著性测验最常应用的方法为“t检验法”。t值即差值的绝对值与差值标准误之比。亦即用误差单位来衡量差值的大小，视其有无意义。根据实验数据计算出者称实验t值，t0为由t值表查出者，称标准t值。基本公式：nXX222121xxxxSSS……(只适用于两组例数相等或近似之情况)2121xxsSxxtX……被实验个体实验观察指标量的大小。N……该组被实验的对象数。X……该组X的均值，为测量指标最常应用的综合指标。S……标准差，是用以估计原始数据(X)的分散程度或原始数据的实验误差程度的人为单位。xS……标准误，用以估计均值(X)的可靠程度或均值的实验误差程度的人为单位。21xxS……差值标准误，用以估计差值的可靠程度或差值实验误差程度的人为单位。21xx……两组均值数据差(差值)的绝对值。自由度……统计学一专门术语。只关系到一组时为例数减一(n—1)，如关系到两组时则为总例数减二(n1+n2-2)。∑……总和。无效假设及结果判定：首先假设两组的差异是由实验误差所致，处理因素对实验结果没有影响。然后将实验数据带入公式计算t值。将实验t值(ts)与标准t值(t0)相比较，判定标准如下：t0(1％)＞ts＞t0(5％)，则0.01＜P值O.05，即无效假设成立的可能性小于5%，换言之，组间差异是因处理因素（如药物）所致的可能性大于95%，组间差异有显著意义。ts＞t0(1％)，则P值＜O．01，即无效假设成立的可能性小于1%，换言之，组间差异是因处理因素（如药物）所致的可能性大于99%，差异非常显著。ts＞t0(5％)，则P＞0．05，即无效假设成立的可能性大于5%，差异不显著。P值为机率或危险率。标准t值可根据t值表查出，由该表有关自由度及特点危险率(5％或1％)而找出该标准t值。标准t值表自由度机率自由度机率5％1％5％1％12345678910111212.7064．3033．1822．7762．5712．4472．3652．3062．2622．2282．2012．17963．6579．9255．8414．6044．0323．7073．4993．3553．2503．1963．1063．0551314151617181920301001000X2．1602．1452．1312．1202；1102．1012．0932．0832．0421．9841．9621．9603．0122．9772．9472．92l2．8982．8782．8612．8452．7502．6262．5812．5762．质反应指标的显著性测验法计数资料显著性测验最常用的是X2(卡方)检验法，它可以用来检验两个或多个百分比(率)之间的差异。计算方法和步骤如下：（1）首先假设两组的差异是由机会所致，即两组的阳性是相同的。（2）将数据带入四格表，并根据X2计算公式算出X2值。（3）判断无效假设是否成立。四格表x2检验的公式如下：)db)(ca)(dc)(ba(n)bcad(22x根据自由度查x2值表，自由度的计算公式为：n（自由度）=（行-1）（列-1），故四格表法的自由度为1。查x2值表可知，求得的x2值若大于3.84，则P值小于0.05，有显著差异；若求得的x2值大于6.63，则P值小于0.01，有非常显著差异。即求得的x2值越大，否定假设情况的可能性就