众所周知，无论是在科研课题设计，还是在药物临床前实验阶段，动物实验都扮演者重要的角色，通过动物实验我们能够：

1. 确定潜在的作用靶器官和治疗作用出现的时间、性质、程度及其可逆性；

2. 确定临床监测的指标和安全性参数；

3. 便于探究疾病潜在作用机制和相关信号通路。

它的完整性、合理性、论证性直接决定着这个课题或者这个项目的水平。也就是说，在实验开始之前，必须把所有细枝末节给想清楚（万一没整明白，杂志编辑又要你补，就该傻眼了），这里可以让动物实验经验丰富的师兄师姐或者负责动物实验这块儿的老师听听你的方案，或许有时候他们一句话就能点醒一个“蒙鼓人”。

往往一个完整的动物方案，它还会把后续的统计学给考虑进去，比如说这个统计数据，杂志要求n等于几，中途鼠如果挂了，会不会影响我们最后的统计结果。如果没设计好，我们不仅得不到有用的数据，而且你想看出什么趋势来，也很难。况且，后续如果要补做的话，费时又费钱，你导多多少少也会有点生气吧，所以咱们前期要优化实验方案、优化统计学方法、优化实验动物只数，争取一批实验就把所需要的数据都拿到。

具体来讲动物实验要注意哪些内容呢，有哪些原则要遵循，我们一块儿看一下。

No.1

动物实验设计的原则

动物实验设计需要遵循一系列科学、伦理和操作原则，以确保实验的可靠性、可重复性以及对动物福利的尊重。以下是动物实验设计的主要原则：

1.科学性原则

●明确实验目的：实验设计应围绕明确的科学问题或假设展开，避免盲目实验。

●合理假设：基于现有文献和前期研究，提出可验证的科学假设。

●可重复性：实验设计应详细、规范，确保其他研究者能够重复实验结果。

2.伦理原则

●3R原则：

•替代（Replacement）：尽可能使用非动物实验方法（如细胞实验、计算机模型）。

•减少（Reduction）：使用最少数量的动物达到统计学意义。

•优化（Refinement）：改进实验方法，减少动物痛苦和不适。

●动物福利：确保实验过程中动物的生理和心理健康，避免不必要的痛苦。

●伦理审批：实验前必须获得动物实验伦理委员会的批准。

3.统计学原则

●样本量计算：根据实验设计和预期效应大小，计算所需的动物数量，确保实验结果具有统计学意义。

●随机分组：实验动物应随机分配到实验组和对照组，避免偏差。

●对照设置：设立适当的对照组（如空白对照、阴性对照、阳性对照），确保实验结果的可靠性。

●重复实验：实验应重复多次，以验证结果的稳定性和可重复性。

4.操作规范原则

●标准化操作：实验操作（如给药、采样、手术等）应标准化，减少人为误差。

●麻醉与镇痛：在可能引起疼痛的操作中，使用适当的麻醉和镇痛剂。

●数据记录：详细记录实验过程中的所有数据，包括动物状态、操作时间、剂量等。

5. 动物模型选择原则

●物种选择：根据实验目的选择适合的动物物种（如小鼠、大鼠、兔子等）。

●品系选择：根据实验需求选择近交系、突变系或转基因动物。

●年龄和性别：明确实验动物的年龄和性别，避免因这些因素影响实验结果。

6. 实验结束后的处理原则

●人道终点：在实验结束时，采用人道方式处死动物，避免不必要的痛苦。

●样本处理：妥善处理动物尸体和实验废弃物，遵守实验室安全规范。

7. 透明报告原则

●详细记录：实验设计、操作步骤、数据分析和结果应详细记录，确保实验透明。

●伦理声明：在发表论文时，注明实验已通过伦理审查并遵守3R原则。

注意事项

●动物福利优先：始终将动物福利放在首位，避免不必要的痛苦和伤害。

●实验人员培训：实验人员需接受动物实验操作和伦理培训。

●实验记录保存：详细记录实验过程和数据，确保实验透明和可重复。

No.2

动物实验的设计考虑如下几个方面

设计动物实验需要系统化、科学化的步骤，以确保实验的可靠性、可重复性以及对动物福利的尊重。以下是动物实验设计的主要步骤：

1.明确实验目的

●提出科学问题：明确实验要解决的科学问题或验证的假设。

●设定实验目标：确定实验的具体目标，例如研究基因功能、药物效果或疾病机制。

2.文献调研与可行性分析

●查阅文献：了解相关领域的研究现状，避免重复研究。

●可行性分析：评估实验目标是否可以通过动物实验实现，并确定所需资源（如时间、经费、设备等）。

3.选择动物模型

●物种选择：根据实验目的选择适合的动物（如小鼠、大鼠、兔子等）。

●品系选择：根据实验需求选择近交系、突变系或转基因动物。

●年龄和性别：明确实验动物的年龄和性别，避免因这些因素影响实验结果。

4.实验设计

●对照组设置：

•空白对照：未接受任何处理的动物。

•阴性对照：接受安慰剂或模拟处理的动物。

•阳性对照：接受已知有效处理的动物。

●样本量计算：根据统计学方法确定所需动物数量，确保实验结果具有统计学意义。

●随机分组：避免偏差，确保实验组和对照组的动物随机分配。

●重复实验：确保实验的可重复性，通常需要至少3次独立实验。

5. 动物模型选择原则

●根据实验目的和要求来选择，实验动物选择一般需要满足以下原则：

1.相似性原则：研究对象各方面（功能、代谢、结构等）与人类相似的动物。（使用系统发育水平最低的动物，符合3R原则中的替代原则）

2.特异性原则：解剖、生理特点符合实验目的要求的实验动物。

3.标准化原则：遗传背景清楚，模型性状显著且稳定。

4.经济易获性原则：易获得、价格便宜、易饲养。

5.适宜规格原则：选用与实验要求相适应的实验动物规格。

（1）年龄：一般选择成熟后青壮年动物。

（2）体重：在正常营养状态和饲养条件下，体重与年龄有一定相关性。

（3）性别：同品种不同性别动物对外界刺激反应一般不一致。

注：实验动物应由取得实验动物许可证的单位提供，并提供动物的种属、品系、来源、年龄、性别、体重、饲养环境和条件、动物饮食、动物健康状况（包括意外死亡）等信息。

6. 动物数量的确定

样本含量是指动物实验所需要的动物数量。样本含量过小，抽样误差大，推论总体的精密度和准确度都比较差，不能发现实际存在的差别；样本含量过大，首先不符合动物福利，同时也浪费人力、物力、财力和时间。

针对不同的研究目的，样本含量有不同的确定方式，有的实验是得到足够的组织标本进行分析、有的实验是利用少量动物进行预实验或初步探索性实验、有的是进行一个假设的验证的正规实验。

需注意以下两点：

（1）由于考虑实验中动物死亡、剔除等因素，实验中各组实际使用的动物数量应比理论上计算的样本量适当增加。

（2）不均衡设计的应用。在一个研究中，并不要求各组都有相同数量的实验单位。实际上，我们通常可以设计一组的实验单位多于其他组。最常见的不均衡设计是高剂量组动物较多，以弥补研究中动物死亡造成的数据丢失，或低剂量组动物数较多，以提高阈值水平效应检测的灵敏性或确定无效应的可信性。

7. 实验数据的获取

除了一些传统常规的取材后检测（组织学、组织形态学指标、病理生理生化指标等），随着小动物成像技术的发展，活体成像这种非侵袭性成像在研究中发挥着越来越重要的作用。

8. 数据的统计和分析

几乎所有的实验的结果，包括有非常明显的实验效果的实验结果，都需要用适当的统计分析方法进行评价。

数据的分析应主要围绕研究的目的进行，对实验的假设进行验证。同时，数据分析的主要目标是提取数据中所有能被解释的有用信息，考虑生物的变异和实验所产生的误差对研究结果的影响，尤其是防止抽样误差对于实验（治疗）效果的错误判断的重要工具。

生物统计学处理数据的方法很多，最常用的统计学方法有：各组间计量资料的比较用方差分析法（F检验，one-way anova单因素方差分析），各组间计数资料的比较用卡方检验，通过概率计算得出各组间差异是否具有显著性意义。

一般认为两组数据之间差异概率P≤0.05具有显著性意义，P≤0.01具有极显著性意义，表明两组数据之间的差异不是抽样误差，而是处理因素作用所致。

现在一般实验数据的统计学处理有专用软件，如SPSS、SAS、SYSTAT、GraphPad Prism、R语言等。

主营项目

1. 动物实验

动物饲养、疾病造模、行为学检测、心功能、无创血压、血常规、全自动生化检测等

2. 细胞实验

CCK8/MTT、原代细胞分离、流式细胞实验、细胞划痕、侵袭、迁移、EDU染色、转染、稳定株

3. 分子生物学

PCR检测、荧光定量PCR、绝对定量PCR、端粒酶长度、pull down、双荧光素酶、SSR、SNP检测等

4. 蛋白实验

WB、Co-IP、酵母双杂

5. 病理实验

HE染色、免疫组学、电镜

6. 生理生化实验

肝肾功能、抗氧化、免疫反应等生理免疫指标;动植物营养指标、微量元素、重金属、酶活等。

7. 多组学实验

基因组、转录调控、蛋白组、代谢组、微生物多样性、宏基因组、生信分析

8. 整体课题实验

方案设计、整体实验交付、标书写作、论文润色、协助投稿

康旭禾生物提供包括动物实验、细胞实验、分子实验、病理实验、流式检测实验及论文翻译、润色、投稿辅助等相关的各项服务。

联系方式：15579126092      

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