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助力生命健康领域从基础研究到产业化的加速转化
在动物实验相关研究中,很多设计步骤早已在高质量文献里被验证过。如果能把这些成熟方案系统整理,转化成一套属于自己的“模型模板库”,后续无论做哪种疾病模型,都能快速找到稳定参数和可靠流程,大幅减少试错成本。
本文为大家提供一套从文献检索到模板构建的完整实践路径,可在日常课题设计中直接借鉴。
1、任务说明,设定清晰目标
正式检索前,需要先整理本轮研究任务的关键原则。建议在文档中写一页“任务说明”,包括以下信息:
2、文献检索:缩小范围
在明确任务后,通过 PubMed 或 Web of Science 开展检索。以 2 型糖尿病模型为例,可采用以下策略:
(1)“type 2 diabetes” OR “T2DM”;
(2) “rat” OR “rats”;
(3) “model” OR “animal model” OR “induce”;
(4)视需要加入“streptozotocin”“high-fat diet”等词。
(1)年份:建议近 5 年;
(2)文献类型:Article + Review;
(3)必要时限制期刊等级,提高结果质量。
(1)浏览标题和摘要时关注;
(2)是否明确提及动物模型的建立或优化;
(3)是否包含可提取的建模细节;
(4)是否与研究对象及实验条件一致;
(5)符合条件的文献导入 Zotero 或 EndNote,并标记统一标签,如:T2DM_model_candidate。这一过程的目标是形成一个“候选文献池”,通常 20–50 篇即可支撑后续整理。
3、构建“模型信息表”
我们可以建立一份 Excel 文件(如 T2DM_大鼠模型_文献信息库_v1.xlsx),用于记录从文献中提取的实验设计细节。
在“模型信息总表”中设置以下字段:
文献编号
第一作者+年份期刊名称
疾病/模型名称
动物种属及品系
性别与体重范围
建模方式
具体建模方案
建模时间轴
分组设计
终点评价指标
统计学方法
成功率/死亡率
明显优点
明显风险或不足
适用研究目的
后续所有精读工作都围绕这张表开展。
4、按表头逐项“拆解”高质量文献
正式精读时重点关注 Materials and Methods 及图注中的实验流程描述。
(1)动物:SD 雄性大鼠,180–220 g;
(2)建模方式:高脂饮食 + STZ;
(3)具体方案:HFD4 周;STZ 35 mg/kg,柠檬酸缓冲液 pH 4.5,腹腔注射。
(1)建模时间轴:适应饲养→高脂 4 周 →STZ →72h 测空腹血糖→ 筛选;
(2)造模成功标准:FB ≥16.7 mmol/L。
长期积累下来,这张表会呈现模型参数、剂量区间、时间线结构和指标组合,为后续模板构建提供参考。
5、提炼“标准模型模板”
当表格信息足够丰富后,我们就可以开始为某一种模型提炼出一个标准模板。例如高脂饮食 + STZ 的2型糖尿病模型,可制作一个单页式模板,如下所示:
(1)动物:SD雄性大鼠,180–220g;
(2)饲养:适应1周后给予高脂饲料4周;
(3)建模:STZ35 mg/kg,柠檬酸缓冲液(pH4.5)溶解,单次腹腔注射;
(4)判定:72h后空腹血糖 ≥16.7 mmol/L;
(5)分组:正常对照、模型对照、低/中/高剂量组,每组8–10 只(6)给药:4–8 周。
(1)STZ:30–40 mg/kg;
(2)高脂饮食:4–8 周;
(3)每组动物数量设置:6–12 只。
(1)不同批次动物对 STZ 敏感性不同,建议先进行小规模预实验;
(2)高脂配方差异可能导致模型变异,需要提前确认饲料成分。
(1)XX et al., 2022, Journal of XXX.
(2)XX et al., 2021, Diabetes Research XXX.
6、基于模板制定实验方案
模板完成后,可在此基础上形成本课题的正式实验方案,包括:
(1)最终确定剂量、时间轴、每组数量;
(2)本项目可安排的终点指标组合;
(3)人力与设备负荷的可执行性;
(4)统计学方法选择。
整理成结构清晰的文档,用于伦理申请、内部审核和实验排期。
7、项目结束后的复盘工作
为了让模板库持续进化,每次实验完成后,应在对应模板中复盘本次实验的经验:
(1)本批次动物对特定剂量的敏感性;
(2)建模成功率与死亡率;
(3)哪些检测指标信息量高、重复性好;
(4)实际操作中遇到的问题及改进方案;
(5)同时对模板进行版本更新,例如:高脂饮食 + STZ 2型糖尿病模型(本单位模板 v1.2),本次更新:STZ 建议剂量下调至 32 mg/kg。
随着模板不断累积,我们就会形成一套稳定可靠的“动物模型知识体系”,在未来所有项目中都能反复复用。
8、结语
利用文献构建模型模板库,本质上是将分散在不同论文里的成熟经验转化为结构化、可复用、可更新的实验资源。这套体系一旦建立,不仅能显著降低试错成本,也使实验设计从“依靠记忆”升级为“基于证据与经验的组合优化”,让每一次项目都站在更高的起点上。