DAN数据分析

DAN数据分析

     数据分析是个牵涉面较广的问题。不同类型的实验结果，有不同的分析方法；同一类型的实验，也有不同的分析方法。如对DNA直方图的定量似合分析，上有7大类计算机似合程序。在此，我们不可能对各种分析方法一一介绍，而只是介绍某些典型方法。

    数据分析方法可分成非参数方法和参数方法两大类。非参数方法对显示的图形不需作任何假定，也不要数学模型。有时，这个方法很直观，简单；但在需要一道对一道地比较两个或更多个直方图时，它又变得较复杂。参数方法是指被测量的生物学系统、细胞群体等等，能为一个数学模型所描述并表达成一个方程或方程组，用方程的变量可由被测的数据中提取有用的信息。例如对小鼠的精子DNA含量进行测量，结果得一尖锐的峰，如果可用正态分布描述全部数据，则参数是峰下的面积，平均值和方差。当然，zui终还要用zui小二乘方的方法来拟合数据。

非参数分析

 非参数分析常用于单参数直方图的定量分析，图是zui简单的分析例子。

 此图是人白细胞用吖啶橙染色后的直方图，图上有3个峰，从左到右依次是淋巴细胞、单核细胞和粒细胞。如果要计算各部分所占的百分比，只要计算3个峰下的面积即可。实际上，可在淋巴细胞的峰与单核细胞的峰之间的“谷”zui低处，人为的作一直线，垂直于横坐标；在单核细胞与粒细胞间的“谷”的zui低处，再做一直线，3个峰各由直线为界，逐道计算峰下的细胞术并与总细胞相比，则可分别得出淋巴细胞、单核细胞、粒细胞在整个群体中所占百分数。

 在上述定量分析中，我们即没有使用任何数学模型，也没有引入任何变量，所以属于非参数定量分析方法，也可称为直观分析法。

DNA直方图的比较分析

 由于流式细胞术常测量DNA直方图，因此，我们再讨论一下另外一种定量分析方法。我们常会遇到比较两个直方图的场合。例如一个是对照组另一个是实验组，或者一个是零时刻，另一个是某实验时刻等等。图所示是这种方法的一个应用实例。

   中国藏书卵巢细胞CHO分别用Hoechst  33258及Propidium  Iodide对DNA染色，然后经流式细胞计测量。为使测量结果更有统计学意义，对同一样品应进行多次，例如10次的测量，然后取平均值，于是得到两个直方图。将两图归一化，即将G₁峰的位置调节到相同倒数上，然后将两个图画在一起，即图。其中实线是Hoechst  33258染色的，三角形是PI染色的。图中每条曲线的总细胞也要归一化到相同数值。

 从图上我们不难得出，在G₂M峰有较明显的差异。33258染色的细胞，其G₂M部分所占比例较大。如果将两条曲线逐道相减，既得图，在这个HO-PI图中，G₁峰对应的100道附近为正，可见33258染色的G₁峰较PI染色的G₁峰更为尖锐。S期部分PI略高一些，差异不大。实际大约相差13%。上述方法还可进一步发展，采用Kolmogorov-Smirnov检验或Gossett-T检验，有人曾用来识别人外周血的两个淋巴类型。