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活性氧能引起癌症和衰老,流式能够快速、准确检测

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发表于 2016-9-29 20:49:25 | 显示全部楼层 |阅读模式

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活性氧(Reactive Oxygen Species, ROS)是氧分子的高度不稳定代谢产物,包括氧自由基(例如超氧离子O2-和氢氧自由基OH-)和非自由基分子(例如过氧化氢H2O2)。对抗自由基是很多化妆品打广告时最常用的一个词,概念是对的,但实际上是否能对抗,鬼知道。

ROS主要由线粒体在电子转移时产生,ROS本身并非有害的,正常水平的ROS在调节线粒体代谢非常重要,而且还是细胞增殖、生存的关键性分子,可调节MAPK、PI3K、ATM等信号通路,影响转录因子。但是,持续的ROS水平增高可导致蛋白、脂质、DNA的改变,从而损伤线粒体代谢,导致细胞功能失调或凋亡。现已有大量文献证实,ROA水平的改变可导致癌症、神经退行性病变、糖尿病、衰老以及其它病理情况。因此,定量检测ROS对于理解疾病的分子机制、诊断或新药研发均十分重要。

检测ROS目前有不少技术,例如激光扫描共聚焦,还有不少探针可特异性检测细胞ROS和线粒体ROS。但流式细胞术,无疑是最快、最强大的,而且结合其它分子标记,多色流式细胞术可在单细胞水平高特异性、高灵敏性检测出某个亚群的ROS改变。

De Biasi等人在2016年9月份的Cytometry杂志中发表《Quantification of mitochondrial reactive oxygen species in living cells by using multi-laser polychromatic flow cytometry》,介绍了如何分别利用MitoSOX检测ROS中的超氧离子,用MitoPY1检测ROS中的过氧化氢,相当于全面覆盖了ROS中的自由基和非自由基,并且同时染CD4、CD8分别选出CD4+T和CD8+T,再结合Annexin V和TO-PRO-3 iodide,排除掉死细胞的影响,将多色流式在ROS检测中的优势挥发的淋漓尽致。

设门方法如下:

设门方法

设门方法




文章中每管标本均设置了200uM H2O2处理20分钟和未处理两组,计算ROS水平就是相对MFI水平(=100×处理组MFI/未处理组MFI)。文章对比了唐氏综合征患者和正常人的外周血CD4+、CD8+中两种ROS分子的表达水平差异,唐氏综合征患者的线粒体功能异常,导致氧化还原水平平衡失调,所以很容易患髓系、B淋巴细胞白血病或淋巴瘤。实际结果也显示11~20岁唐氏综合征患者的CD4+T 线粒体过氧化氢水平明显高于健康人,CD8+T也相似,但没CD4+T明显。
屏幕快照 2016-09-29 下午8.35.06-min.png



而超氧离子方面,唐氏综合征和健康却无显著差异(这个图我觉得很奇怪,明明除了<10岁组的CD4+T 超氧离子外,其它三组肉眼看着都很明显,作者却在结论里面说无差异,这个文章是怎么通过评审的,邪门了。大家跟帖讨论一下)。
屏幕快照 2016-09-29 下午8.35.14-min.png



原文在此(点击图标在线阅读,无需下载,并且支持划词翻译):
https://flowcyto.cn/bbs/forum.php?mod=attachment&aid=MTEwNjB8ZDg1ZmE5OTN8MTcxMTcwODIwM3wwfA%3D%3D


参考文献:
De Biasi, S., Gibellini, L., Bianchini, E., Nasi, M., Pinti, M., Salvioli, S. and Cossarizza, A. (2016), Quantification of mitochondrial reactive oxygen species in living cells by using multi-laser polychromatic flow cytometry. Cytometry.

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发表于 2016-10-1 17:31:24 | 显示全部楼层
本帖最后由 ps654321 于 2016-10-1 17:44 编辑
ROA水平的改变可导致癌症

ROS,笔误。除了第一副图右上表明了统计学差异,第二幅图没有任何标明(虽然肉眼看上去差异明显),所以作者按照统计学得出没差异?
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 楼主| 发表于 2016-10-4 09:15:33 | 显示全部楼层
ps654321 发表于 2016-10-1 17:31
ROS,笔误。除了第一副图右上表明了统计学差异,第二幅图没有任何标明(虽然肉眼看上去差异明显),所以作 ...

第二幅图也正是我怀疑的地方,统计学差异和肉眼差异还是相关性很大,有统计学差异但肉眼可以看不出明显差异,但是如果肉眼看出差异了而统计学没有差异实在是可能性不太大。
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发表于 2016-10-6 06:56:14 | 显示全部楼层
niwanmao 发表于 2016-10-4 09:15
第二幅图也正是我怀疑的地方,统计学差异和肉眼差异还是相关性很大,有统计学差异但肉眼可以看不出明显差 ...

不是吧,肉眼看不出来差异啊
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 楼主| 发表于 2016-10-6 08:18:12 | 显示全部楼层
hbezyr 发表于 2016-10-6 06:56
不是吧,肉眼看不出来差异啊

就是第二幅大图中的那幅小图(见下面的红圈),这么明显的高低差异,却没有统计学差别。
屏幕快照 2016-10-06 上午8.16.22.jpg
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发表于 2016-10-9 08:53:40 | 显示全部楼层
是不是选取的例数太少,统计学没有意义,有待大数据统计结果证实一类~~
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发表于 2016-10-11 00:52:02 | 显示全部楼层
niwanmao 发表于 2016-10-6 08:18
就是第二幅大图中的那幅小图(见下面的红圈),这么明显的高低差异,却没有统计学差别。

...



相互交叉就表明,没有统计学上的差异。
2016-10-11_004858.png
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 楼主| 发表于 2016-10-11 08:57:45 | 显示全部楼层
hbezyr 发表于 2016-10-11 00:52
相互交叉就表明,没有统计学上的差异。

统计学的奥秘确实很多,可能是我不懂,但从常理来说,一个均值是10以内,一个均值是接近20,这两个东西相差一倍没有差异,实在是太难令人信服。打个比方,一队大人,平均身高2米(最低1.1米最高2.9米),一队小学生平均身高1米(最低0.8米是高1.2米),大人队最低值和小学生队最高值有重叠,但这两支队伍排成两排,换成谁来看都是明显不一样,如果统计学连这么显著的肉眼可见的差异都体现不出来,那么统计学说明是违背常理的,这时我就实在想不通统计学是干什么用的了。
我一直觉得统计学最大的好处,应该不是体现肉眼可见的那种显著的差异,而是在肉眼看不出明显差异的时候,通过数学方法告诉我们,这两组究竟有没有差异。

以上纯属随便瞎聊,可能是我错了,只是很想知道原始数据,亲自算算看:)

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发表于 2016-10-11 14:12:41 | 显示全部楼层
niwanmao 发表于 2016-10-11 08:57
统计学的奥秘确实很多,可能是我不懂,但从常理来说,一个均值是10以内,一个均值是接近20,这两个东西相 ...

如果考虑到方差,你举的例子并不成立。

的确,肉眼 都看不出来的差异,有统计学上的差异也是有的。比如,我可以说一 组99,一组 101,有  合适的方差,我都可以计算出差异。

我这里提到的所说的两组比较,实际上是置信区间的比较。

比如,如果 作者 进行非参数检验, 说不定可得到小于0.05的p。如果是p大于0.05,没关系,可以进行单侧检验。

统计这个事,学生物的已经差不多成功地忽悠了全世界相信p 了。
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 楼主| 发表于 2016-10-11 18:16:41 | 显示全部楼层
hbezyr 发表于 2016-10-11 14:12
如果考虑到方差,你举的例子并不成立。

的确,肉眼 都看不出来的差异,有统计学上的差异也是有的。比如 ...

选择不同统计学方法确实可以得到不同的统计学结果,所以统计学方法选择的正确与否,实际就影响到结论。按照你的看法,你觉得这个作者的统计学方法选择是否正确?
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