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7.7 : Testez-vous - Biologie

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7.7 : Testez-vous

Fond

Les signatures d'expression génique composées de dizaines de gènes se sont avérées prédictives du type de maladie et de la réponse du patient au traitement, et ont été instructives dans d'innombrables expériences explorant le mécanisme biologique (par exemple [1–4]). Les puces à ADN à haute densité représentent donc la méthode de choix pour l'analyse impartiale du transcriptome et représentent une excellente voie vers la découverte de signatures. Cependant, les signatures d'expression génique à potentiel diagnostique doivent être validées dans de larges cohortes de patients, chez qui la mesure de l'ensemble du transcriptome n'est ni nécessaire ni souhaitable. Ce qui est peut-être plus important, c'est que la capacité de décrire les états cellulaires en termes de signature d'expression génique augmente la possibilité d'effectuer des criblages de petites molécules à haut débit en utilisant une signature d'intérêt comme lecture. Cependant, pour que cela soit pratique, il faudrait pouvoir cribler des milliers de composés par jour à un coût nettement inférieur à celui des puces à ADN conventionnelles.

Nous avons donc développé une solution d'analyse de signature d'expression génique simple, flexible, rentable et à haut débit adaptée à la mesure de jusqu'à 100 transcrits dans plusieurs milliers d'échantillons en combinant multiplex jeigation-mediated amplication [5–7] avec le Luminex FlexMAP (Luminex, Austin, TX, USA) adressé optiquement et à code-barres ml'icrosphère et Fsystème de détection à faible cytométrie, que nous appelons ensemble LMF (Figure 1) [8]. Ici, nous détaillons la méthode LMF et rendons compte de ses performances globales.

Présentation de la méthode. Les transcriptions sont capturées sur poly-dT immobilisé et transcrites à l'envers. Deux sondes oligonucléotidiques sont conçues contre chaque transcrit d'intérêt. Les sondes en amont contiennent 20 nt complémentaires d'un site d'amorce universelle (T7), l'une des 100 séquences de code-barres différentes de 24 nt et une séquence de 20 nt complémentaire de l'extrémité 3' du premier brin d'ADNc correspondant. Les sondes en aval sont 5'-phosphorylées et contiennent une séquence de 20 nt contiguë au fragment spécifique du gène de la sonde en amont et un site d'amorce universelle (T3) de 20 nt. Les sondes sont hybridées à leurs cibles, les sondes libres sont retirées et les sondes juxtaposées sont jointes par l'action de la ligase pour produire des matrices d'amplification synthétiques de 104 nt. La PCR est réalisée avec des amorces T3 et 5'-biotinylées T7. Les amplicons à code-barres biotinylés sont hybrides contre un pool de 100 ensembles de microsphères à adressage optique, chacun exprimant des sondes de capture complémentaires à l'un des codes-barres, et incubés avec de la streptavidine-phycoérythrine pour marquer par fluorescence des fragments de biotine. Les amplicons marqués capturés sont quantifiés et les billes décodées par cytométrie en flux. nt nucléotides.


L'effet de test

L'effet test concerne un paradoxe dans la vie de chaque étudiant en médecine. Lors de l'apprentissage de la pharmacologie et des cinq principaux effets indésirables des bêta-bloquants, les étudiants lisent les faits, les résument, les réétudient ou les mémorisent pendant un temps considérable et sont ensuite testés une fois lors d'un examen écrit ou oral. Tester dans l'esprit de l'étudiant moyen est un moyen d'évaluer les connaissances et ne fait pas partie de l'apprentissage.

Le test en tant qu'élément actif de l'apprentissage est plus efficace que l'étude répétée des connaissances factuelles [7]. Un nombre considérable d'expériences ont été menées pour étudier cet effet de test. Un exemple cité dans l'article susmentionné est une étude de Hogan et Kintsch de 1971 [8]. Un groupe d'étudiants a étudié une liste de 40 mots quatre fois avec de courtes pauses entre les temps d'étude. Un deuxième groupe d'étudiants n'a étudié la liste qu'une seule fois et a ensuite passé trois tests de rappel gratuits. Deux jours plus tard, les deux groupes ont subi un test final. Le premier groupe qui a étudié la liste quatre fois a rappelé environ 15 pour cent des mots. Le deuxième groupe, qui a étudié une fois et a ensuite passé trois tests de rappel gratuits, a rappelé environ 20 pour cent des mots. Étudier une liste de mots une seule fois, puis se tester par rappel libre a conduit à des résultats nettement meilleurs que d'étudier le même contenu quatre fois.

Un essai contrôlé randomisé a confirmé ces résultats et a découvert que des tests répétés entraînaient une rétention à long terme significativement plus élevée que des études répétées [9]. Cette étude comportait une conférence didactique pour les résidents en pédiatrie et en médecine d'urgence. Il y avait deux groupes contrebalancés. Un groupe a passé des tests sur le thème de l'état de mal épileptique et a étudié une fiche de révision sur la myasthénie grave. Le deuxième groupe a étudié une fiche d'examen sur l'état de mal épileptique et a passé des tests sur la myasthénie grave. Des sessions de test et d'étude ont eu lieu immédiatement après l'enseignement et à deux intervalles de temps supplémentaires d'environ 2 semaines. A chaque fois, un retour d'information a été fait aux participants. Un test final après 6 mois a complété l'étude. Six mois après la session d'enseignement initiale, les tests répétés ont donné des résultats aux tests finaux qui étaient en moyenne 13 pour cent plus élevés que dans le groupe d'études répétées [9].

Un contributeur important à l'effet de test est la rétroaction initiale pour enseigner à l'étudiant si une réponse était correcte ou incorrecte. Fait intéressant, la rétroaction améliore l'apprentissage, mais même les tests sans rétroaction sont bénéfiques [10]. L'étude de Roediger et al. présente une expérience dans laquelle quatre groupes d'élèves lisent un passage de texte. Un groupe est resté passif après la lecture, et trois groupes ont subi un test à choix multiples. Sur ces trois groupes, un a été testé sans retour, un autre a reçu un retour immédiat après chaque question et un troisième a reçu un retour différé pour toutes les questions après l'ensemble du test. Une semaine après la séance de lecture initiale, les quatre groupes ont subi un test final. Le groupe qui n'a pas passé de test a montré 11% de réponses correctes. Les participants qui ont été testés sans retour ont présenté 33% de réponses correctes, un retour immédiat a donné 43% et un retour différé à 54% de réponses correctes. Par conséquent, les tests, même sans rétroaction, ont triplé le score lors d'un test 1 semaine après l'étude initiale. Les meilleurs résultats ont été obtenus par une rétroaction différée, ce qui suggère la contribution positive de la représentation espacée du contenu d'apprentissage qui sera discutée dans l'une des sections suivantes.

Malgré les diverses études qui ont trouvé que le retest était plus efficace que le réexamen, les étudiants semblent largement inconscients de la supériorité du test pour soutenir la rétention à court terme [11]. Lorsque les élèves utilisent les tests dans un contexte d'apprentissage, ils les appliquent pour évaluer les connaissances et ne les voient pas comme une technique pour intensifier l'apprentissage. En particulier, les étudiants ne semblent pas conscients de la supériorité des tests par rapport aux études.


Clause de non-responsabilité

Ce test d'acuité visuelle en ligne n'est pas une évaluation médicale et ne remplace pas une visite chez un professionnel de la vue. Il n'est pas conçu pour être utilisé comme diagnostic de maladie ou d'autres conditions, pour le traitement ou pour l'atténuation ou la prévention d'une maladie. Ce test vise simplement à vous donner une idée générale de votre capacité visuelle. Nous vous recommandons de faire suivre ce test par une évaluation complète de la vision par un spécialiste des soins de la vue. Seuls les professionnels de la vue peuvent prendre des décisions concernant un traitement médical, un diagnostic ou une prescription.


Foire aux questions sur les tests t

Un test t est un test statistique qui compare les moyennes de deux échantillons. Il est utilisé dans les tests d'hypothèse, avec une hypothèse nulle selon laquelle la différence des moyennes de groupe est nulle et une hypothèse alternative selon laquelle la différence des moyennes de groupe est différente de zéro.

Un test t mesure la différence entre les moyennes des groupes divisée par l'erreur standard regroupée des deux moyennes des groupes.

De cette façon, il calcule un nombre (la valeur t) illustrant l'ampleur de la différence entre les deux moyennes de groupe comparées, et estime la probabilité que cette différence existe purement par hasard (valeur p).

Votre choix de test t dépend si vous étudiez un groupe ou deux groupes, et si vous vous souciez de la direction de la différence dans les moyennes des groupes.

Si vous étudiez un groupe, utilisez un test t apparié comparer la moyenne du groupe dans le temps ou après une intervention, ou utiliser un test t à un échantillon comparer la moyenne du groupe à une valeur standard. Si vous étudiez deux groupes, utilisez un test t à deux échantillons.

Si vous voulez seulement savoir s'il existe une différence, utilisez un test bilatéral. Si vous voulez savoir si la moyenne d'un groupe est supérieure ou inférieure à l'autre, utilisez une queue à gauche ou à droite test unilatéral.

UNE test t à un échantillon est utilisé pour comparer une seule population à une valeur standard (par exemple, pour déterminer si la durée de vie moyenne d'une ville spécifique est différente de la moyenne du pays).

UNE test t apparié est utilisé pour comparer une seule population avant et après une intervention expérimentale ou à deux moments différents (par exemple, mesurer les performances des élèves à un test avant et après avoir appris la matière).

Un test t ne doit pas être utilisé pour mesurer les différences entre plus de deux groupes, car la structure d'erreur d'un test t sous-estimera l'erreur réelle lorsque de nombreux groupes sont comparés.

Si vous souhaitez comparer les moyennes de plusieurs groupes à la fois, il est préférable d'utiliser un autre test statistique tel que l'ANOVA ou un test post-hoc.


Voir la vidéo: How to Calculate CFU per ml of Bacterial Sample? in 3 Steps. cfuml in Microbiology (Juillet 2022).


Commentaires:

  1. Ceneward

    Oui... Probablement... Plus c'est facile, mieux c'est... Tout ingénieux est simple.

  2. Gace

    Je pense qu'il a tort. Je suis sûr. Écrivez-moi dans PM, parlez.

  3. Cassivellaunus

    Eh bien eux

  4. Nejas

    Je partage entièrement son point de vue. Je pense que c'est une bonne idée. Entièrement d'accord avec elle.

  5. Cecilius

    Je confirme. Je suis d'accord avec tout ce qui précède. Discutons de cette question.



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