Hallo allemaal,
Nico, bedankt voor je samenvatting!
Het is inderdaad belangrijk om naar de studenten te communiceren dat de resultaten van het practicum wel degelijk informatie geven over de werking van de verschillende liganden (corticosterone, 17AAG en mifeprestone)! Daarnaast kun je met deze resultaten kun je berekenen of je dit experiment kan opschalen tot een high-throughput screening waarin je tot 10.000-en liganden test --> belankgrijk voor zo'n test is dat de kans op false-positives en false-negatives zeer klein moet zijn. Het onderscheidend vermogen van zo'n screening moet daarom groot genoeg zijn --> dat is waar de Z-factor toe dient.
Dus: op basis van de resultaten (GLM analyse) kun je conclusies trekken over de werking van de liganden. Op basis van de Z-factor kun je een conclusie trekken over hoe betrouwbaar deze assay zou zijn als opgeschaald naar een high-throughput screening.
Hopelijk is zo een aantal punten opgehelderd en kunnen we samen de studenten sturen naar een mooi verslag met een kritische discussie! :)
Vriendelijke groet, Linda
From: Romeijn, Nico Sent: woensdag 18 maart 2015 17:27 To: Abv-pb@list.uva.nl; Holtman, Linda; Berkhout, Boris Subject: Z-factor en t-tests
Beste allen,
Omdat ik zojuist nog even in het F-gebouw moest zijn, ben ik ook nog even naar de practicumzalen gelopen om Linda en Boris de consensus mee te delen die we bereikt hebben in de vergadering.
Kort samengevat, zijn we binnen ABV overeengekomen dat een test met een robuuste Z-factor de onderzoeker in staat stelt om met enkel de meting van een ligand te bepalen of deze ligand tot de categorie agonsiten of antagonisten behoord. Indien we geen robuuste Z-factor hebben, is deze categorisatie te bepalen indien we de ligand en controleconditie meerdere keren meten en het verschil hiertussen toetsen d.m.v. een t-test (of post-hoc na een ANOVA, in geval meerdere liganden).
Boris en Linda zijn het eens met deze interpretatie. Ze willen wel de kanttekening maken dat we binnen ABV niet moeten stellen dat beide manieren "dubbelop" zijn, omdat ze statistisch van elkaar verschillen. Ze zijn het echter wel eens dat beide manieren de onderzoeker in staat stellen om een ligand te klassificeren als zijnde wel of niet anders dan een controleconditie, en in zoverre dus het wel hetzelfde biologische doel dienen. Daarnaast willen ze opmerken dat het zeer waarschijnlijk ook bij het testen van een nieuwe ligand in een test met een robuuste Z-factor nodig is om je nieuwe ligand meerdere keren te meten.
Het door ons te communiceren grootste voordeel van een test met een robuuste Z-factor, werd door Boris beaamd: Bij onderzoeken waarin je een nieuwe ligand wilt testen, is het voordeel van een robuuste test dat je niet weer opnieuw de controlecondities mee hoeft te testen. Indien je het verschil met t-tests wilt bepalen, zul je voor iedere nieuwe ligand meerdere metingen moeten doen van ligand EN controle (met alle vals-positieve problemen van meerdere testen als gevolg).
Laat het me vooral weten indien dit geen goede samenvatting is van ons gesprek, Linda en Boris! Groeten,
Nico
Dr. N. Romeijn Docent Academische Basisvaardigheden / Coördinator Slaap-Waakonderzoek - Psychobiologie College of Science Universiteit van Amsterdam
Science Park 904 Werkplek: C2.159a Postvak: C2.161 T: 020 525 7624 Werkdagen: wo|do|vr