- 疾病和表型确定后，都存在一组模型-检测方法-分子标记的参数，是放之四海而皆准的公认评价标准
- 模型：模拟人在疾病过程中的生理或病理特征的评价体系
- 检测方法assay和分子标记：具体的评价标准
- 简单说，assay就是各种生物学实验，我们通过实验获得各种数据，在paper里表现出的是典型图片，统计图和各种表
实验技能不是医生做科研的核心技能
- 有能力可能也没时间做
- 比起动手做的能力，管理科研项目可能是医生更重要的素质
- 想做好实验，需要深刻理解实验的目的，原理，设计
- 医生做科研最重要的很可能是科研思维，其次是写作能力
- 实验做过和没做过是实操和想象的区别，但做1年和做10年对科研思维的贡献差别并不大
assay相关的思路
- 研究某个疾病的某个表型，模型也有了，下面应该用什么实验来研究我关注的表型，这是常识，脑子里要有个index
- 表型和assay之间由固定的对应关系，而且是一对多的，因为一个结论要靠多个实验相互佐证才可靠
- 看到表型的一瞬间就应该想到要做什么实验，这个需要背下来，形成条件反射，实验不会做不要紧，但是至少要把这个领域的实验方法能导出什么样的结果，这样的相互关系学透
- 掌握每个实验的原理和操作流程
- 知道每个实验的预期结果，对阴性和阳性的结果有清晰的认识
- 结果有不同的呈现形式，比如柱状图/典型图，我们希望学会每个实验结果的分析方法，实验做完还要考虑把原始数据经过分析和处理
- 大部分基础实验是一组空白对照，一组阴性对照，一个实验组，实验形式是均值+标准差SD，那我们就要用one-way ANOVA做显著性分析，有这样的思路-实验-数据-图标-文章形成了闭环
医学基础科研中四个部分的常规实验体系
- 组学omics
- 生物信息学：对组学产生的海量数据进行系统分析；组学的任务是筛选出致病的分子靶标
- 分子实验
- rt-PCR
- WB
- 分子操作工具（基因克隆，质粒，病毒载体，载体构建的技术和RNA干扰技术），都可以买
- 分子相互作用，调控（荧光素酶，染色质免疫共沉淀，pull-down）
- 细胞实验：建议自己做
- 核心：养细胞株，产出表型功能的实验数据
- 比如我们前面提到肿瘤具有增殖、抗凋亡、侵袭转移、血管新生等等表型
- 相应的，这些assay就有生长曲线，克隆形成，流式细胞仪检测凋亡，trans-well，划痕实验研究运动迁移，血管内皮细胞在基质胶上的血管形成实验等等
- 动物实验
分子标记就像临床上的实验室检查
- 检测方法和分子标记都是用来描述表型的
- 干细胞：oct-4表达于胚胎干细胞，CD34表达于造血干细胞/祖细胞；中枢神经干细胞用nestin筛选，肿瘤干细胞CD34，CD133
- 大部分是膜蛋白，方便用来鉴定表型
- 特异性代表表型的分子标记，有这种表型的就有这个标
- 和通路相关的分子标记，有某个通路就有这个标
