近期，有一些實驗設(shè)計上的問題非常具有共性——例如：三個組學(xué)應(yīng)該如何取樣？如果做6重復(fù)，能否取18個樣本，每個組學(xué)各分6個樣本進行做組學(xué)聯(lián)合？

針對這個問題，一圖讓您看懂：

在多組學(xué)聯(lián)合分析中，經(jīng)常會用到相關(guān)性分析（簡單的如pearson, spearman相關(guān)性分析，高級的如O2PLS模型）。這些分析的目的是在統(tǒng)計學(xué)角度建立不同組學(xué)分子的相互調(diào)控關(guān)系，原則都是保證樣本一一對應(yīng)，避免組內(nèi)的個體差異引起結(jié)果誤差。如上圖所示，2組6重復(fù)樣本，可以看到基因A的表達量與代謝物B的含量具有極高的相關(guān)性(R2=0.9996)。然而，假設(shè)我們把樣本順序打亂，用同組不同個體的基因表達和代謝物含量去做映射，由于組內(nèi)個體差異的緣故，基因A和代謝物B就不再具有顯著的相關(guān)性（R2=0.7227）。

因此，為了獲得客觀，有效的多組學(xué)聯(lián)合數(shù)據(jù)，不同組學(xué)采樣的個體一一對應(yīng)原則非常重要。如個體樣本量不足以滿足多種組學(xué)檢測需求，可以事先進行混樣，再平均分配到各個組學(xué)進行檢測。

好的實驗設(shè)計是理想實驗的基礎(chǔ)，可千萬不要馬虎哦！