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飘忽不定的诺贝尔奖机遇:如何理解和用好NMT数据?

已有 1481 次阅读 2018-5-29 17:45 |个人分类:NMT-101|系统分类:科普集锦| NMT, 非损伤微测技术, 诺贝尔奖, 生理数据

 NMT非损伤微测技术作为目前优秀的活体生理指标检测技术之一,极大地提升了生命科学各个学科和领域研究的理论水平和科研效率。

但是,由于大多数科学家对于活体生理数据的相对陌生,在大家兴奋地拿到NMT实时、原位的离子分子流速数据时,如何合理解读和正确使用这些数据?成为大家目前迫切想了解的知识之一。


1)      NMT数据是什么样的数据?

NMT数据是生理指标数据。

(生理或生理学,是研究活体生物及其各组成部分的正常功能的学科。注:来自网络百科)

那么,什么是生理指标?拿人的正常生理指标为例, 

人体部分正常生理指标

NMT数据解读的启发

l  温度用腋下测量正常是3637摄氏度

1.    NMT能够检测的任何离子分子,都有可能成为衡量某个活体生物的生理指标

2.    这些指标可以是在一定范围都是正常的

3.    可以有最大值/最小值,最大最小值还可以有一定范围

4.    可以是绝对值,也可以是频次等

l  心率正常是60100/分钟

l  血压正常不高于140/90mmHg,不低于90/60mmHg

l  凝血时间:(毛细管法)3--7min(玻片法)2--8min(试管法)4--12min

不同的检测方法(材料不同,测试液不同)所得生理指标可以不同,但都是可以接受的,或者说是正常的。

l  胆固醇:2.8--6.0mmol/L(110--230mg/dl)

范围值最大与最小值可以相差一倍以上

l  肺总量男5.02L3.46L

性别不同,指标不同

l  生长激素(GH)血浓度成人<3ug/L(<3ng/ml),儿童5ug/l(5ng/ml)

年龄不同,指标不同

l  心电图:XinDianTuSmall.png

非线性数据,比如有规律的振荡(波动)可能蕴藏着十分重要的生理信息

 

2)      NMT数据重复性的挑战

从上面这些例子和解读可以看出,NMT的活体生理数据(或未来的生理指标)与大家比较熟悉的传统生命科学数据有较大的不同。以至于很多第一次拿到NMT数据的老师和同学,看到这些大的大,小的小,或者‘飘忽不定’的数据时,当初对NMT技术的美好憧憬,顷刻间化作了眉间的愁云。 

尤其是NMT进入中国初期,大家都没有什么太多经验,很多老师同学在摸索的时候,也不太清楚所测的离子分子的生理学意义,就把材料不分‘男女老少’,也不管‘强壮赢弱’,通通交给NMT去检测。如同我们总发现在计算机面前,出错的多半是我们自己一样!NMT系统会忠实地把真实数据反馈给我们。

因此,NMT数据重复性的挑战,主要来自于两个方面。

一是生理指标(即:离子分子种类)的选择,

二是材料的筛选。

)离子分子种类的选择通常比较直截了当,大家都知道自己想要的是什么。但是常常忽视的一点是,尤其在摸索初期,最好能够找一个你自己相对比较熟悉,几乎可以预期的第二个,或可以用作参比/参照的另一个离子/分子,这样做的好处是,打个比方,当你用体温作为一个参照,如果某一‘样本’的体温极不正常的时候,你就知道了,你正在研究的未知生理指标的数据也是不正常的。

)材料的筛选在大家注意了‘男女有别’‘年龄各异’之外,一个比较容易忽视的地方是‘强弱不同’的甄别,还有老师同学们这个时候固执地认为要保证实验材料的科学性,就必须保证‘强弱’都有,忘记了本文前面所述“生理学是研究活体生物及其各组成部分的正常功能的学科”。那么,‘正常功能’应该是指‘强者(健康者)’吧。 

因此,NMT数据重复性的挑战,本质上是对NMT技术使用者生理学知识和实验材料准备工作水平的双重考验。 


3)      ‘飘忽不定’的机遇

下面是一位水稻科研人员多年前在旭月测得的数据。大多数老师和同学们看到这样的数据会非常失望。

下面是同一位老师和旭月工程师一起出去吃午饭,无意中记录下的数据。看出有什么规律吗(黄线部分是他们吃饭前记录到的,就是上面的那个图(非完全按照比例))?

RiceRootFluxOscillationsPot.png

下面是另外一位老师转基因水稻H+NMT数据。是我们的工程师无意间记录下来的,因为老师当时自己没有设备,所带材料又多,无法这样长时间检测。

让我们在来回顾一下,人类心电图是怎么发现,Willem Einthoven是怎么因此获得1924年诺贝尔医学奖的吧。


XinDianTu.png

(来自于网络)

现在,摆在已经位于世界NMT应用前列的中国科学家面前的问题是,我们如何从这些“飘忽不定”的NMT活体生理数据里找到诺贝尔奖的线索,不是吗?!



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