当先进的实验技术流行的时代，人们往往注重新技术和方法的使用，往往注重新技术和方法获得数据，而忽视一些常规技术，甚至一些非技术的观察，而这些被忽视的数据可能更加重要，需要引起我们足够的重视。我用两个简单的例子来说明这个问题。

一、        死亡率

有的模型会有一定的死亡率，当采用一种药物和方法治疗和处理后，死亡率有下降，但没有统计学意义。例如非治疗组死亡率为30%，治疗组10%。如果动物数量比较小，统计学结果可能是无显著性。但这种因为死亡率引起的其他分析数据的影响可能是巨大的。可以设想，如果每组动物数量为10只，对照组死亡3只，而治疗组死亡1只。你检测的其他数据基本上都是那些幸存下来的动物，相对对照组的动物，治疗组多了2只存活动物，这两只非常有可能是因为治疗带来的效果，但这两只动物相对其他7只动物，是病情比较重的，被救活的动物，这两只动物的许多生物学数据相对比较差。这种因素有的时候会大大稀释治疗组动物的表观效果。当然你可以私下把治疗组中效果最差的两个数据删除，然后用同样的动物数量进行比较。但这样处理又存在者修改数据的嫌疑。怎么办，唯一的办法是你一定要清醒地看待数据。通过增加动物数量等措施进行补救。

二、        经典技术

形态学方法中，HE染色是非常经典的形态学方法，深入分析和观察也能获得很多信息。但往往现在的研究不愿意采用这样的技术，更原因采用一些免疫染色，甚至超微结构的技术。如果我们可以通过HE染色能获得明显的变化证据。没有必要一定采用更高级的技术。因为采用复杂的技术，由于步骤多，影响因素多，对最终的结果也容易产生干扰。当然，如果经典技术无法在某些方面获得更详细的判断和分析，那么采用有针对性的技术仍是非常必要的。例如如果要观察某一个蛋白的细胞内表达部位，那么采用免疫组织学技术就成为更理想的手段了。我的建议是，在设计实验中，要首先考虑采用经典技术，如果需要复杂技术，在考虑使用。不要为技术而技术。

总之，在进行动物实验中，不要忽视体重、死亡率等一些大体指标，甚至动物毛发状态、活跃程度等一些非指标性数据，要充分利用经典的实验技术。当然，我绝对不是要大家忽视新的高端技术的应用。当前时代，不采用比较高级的技术，发表论文都存在问题的情况下，拒绝新技术的使用无疑是错误的。我只是希望在使用新技术的情况下，不要忽视经典技术的重要性。这就如医生不要只靠生化检测CTMRIPET，而忘记望闻问切，忘记使用听诊器一样。