实验做不出来时不要老想着“优化”数据，这些系统调控机制你值得了解！|前馈|实验|正反馈|调控机制

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摘要

工作这么些年来，在给客户做科研项目的过程中，我们发现了越来越多的不符合预期的实验结果。在一次次的重复后，仍然保持阴性的结果着实让人崩溃。怎么办？改优化一下数据？

多层生物分子网络级联失效过程的示意图【1】

除了“优化”数据，我们还能怎么做？

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1. 实验条件重新筛选，同时多做几次，确定结果是可重复的！

实验条件的筛选，常见的作用浓度、作用时间、处理方式的先后顺序等等都要仔细摸索一番，打好扎实基础才能有更靠谱的科研！

经常遇到客户抱怨说实验结果跟预测的不一样，然后跟别人文献中的结果也不一样，甚至相反。但当我问他重复几次的时候，结果告诉我没重复，这种情况还说个锤子？只能多次重复后再说了！

2. 分析原因，根据具体情况解释当下的结果，并设计下一步的验证。

以近期帮客户做的一个中性粒细胞胞外诱捕网（neutrophil extracellular traps, NETs）相关的研究为例，肿瘤复发患者血液样本中中性粒细胞的citH3（NETs标记物之一）水平显著低于非复发样本。根据文献，肿瘤化疗耐药样本中NETs水平更高，我们推测复发患者血液中citH3水平应该会高于非复发样本中的，但结果却是相反的。这里的原因可能有两个：① 患者样本量太少，一组才3个生物学重复，异质性太大，需要进一步扩大样本量再测；② 血液中NETs水平确实是高的，但不等于血液中中性粒细胞中的citH3蛋白水平就高，因为NETs可以来自于suicidal NETosis，即细胞形态已瓦解，NETs已完全释放。此时，我们需要采用ELISA试剂盒直接检测血浆中NETs。

3. 若结果稳定可重复，但不符合此前假说机制，怎么办？

科研本身就是一个去伪存真、不断筛选、不断论证的过程，而且不符合预期才是主旋律！只有否定了ABCDE...，最终才能得出Z是正确的。但凡看到那种推一个结论，就可以验证出一个结论的文章，都可以给它贴上存疑的标签了。那如何提出新的假说机制呢？下面的一些系统上的调控机制值得大家仔细阅读一番，说不定就可以套用到你的假说上。

生物学中的系统调控机制

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以下内容由GPT-4生成

调控机制定义特征分子生物学案例反馈控制（Feedback Control）依赖系统输出的变化来调节输入，从而达到稳定状态。根据输出信息，系统能够纠正自身的偏差。反馈控制依赖于输出变化，是一种被动调控机制。负反馈：体内胰岛素调节血糖水平，血糖升高时促进胰岛素分泌，降低血糖。可分为正反馈（促进）和负反馈（抑制）。正反馈：血液凝固过程中，凝血因子活化的正反馈循环。常用于维持系统稳定性，如体内稳态。
前馈控制（Feedforward Control）不依赖于输出变化，而是通过预测外部输入或环境变化来预先调整系统，从而预防偏差。前馈控制是一种主动调控机制，基于预测信息。基因调控网络：在乳糖操纵子中，葡萄糖通过CRP抑制Lac操纵子，实现对乳糖代谢基因的前馈调控。可加快响应速度，但对模型准确性要求高。
常用于基因调控网络中的前馈回路。
开环控制（Open-loop Control）系统按照预设的输入执行任务，不对输出进行调整或反馈。开环控制不依赖反馈，适用于简单系统。信号传导：细胞凋亡中的级联反应（caspase激活），一旦启动过程基本不依赖反馈调节。对扰动的适应性差，不适用于复杂环境。
闭环控制（Closed-loop Control）闭环控制是利用反馈信息对系统进行调节的控制机制。系统会监测输出，并将其与目标值进行比较，然后调整输入以减少偏差，达到稳定输出。闭环控制依赖反馈信息，是一种动态调节机制。血糖调节：胰岛素和胰高血糖素共同作用，维持血糖水平在稳定范围内。可提高系统的准确性和稳定性。体温调节：通过汗液分泌和肌肉震颤，调整身体散热和产热以保持体温稳定。常用于复杂系统中，能够自动修正偏差。
自适应控制（Adaptive Control）系统能够根据环境或内部状态的变化自动调整调控策略，以应对不确定性。自适应控制结合反馈和前馈机制，增强系统灵活性。免疫系统：适应性免疫反应，通过B细胞和T细胞识别和适应外来抗原。常用于发育过程中基因表达的调节。
滞后控制（Lag Control）系统在响应输入变化时存在一定延迟，通常用于提供缓冲效果以避免过快反应。滞后控制常用于生态和生物系统，避免振荡。激素分泌：压力下的肾上腺素释放，需一定时间激活心率和代谢反应。强调反应的时机而非速度。
随机控制（Stochastic Control）考虑系统内随机性和不确定性的控制机制，通过概率因素调节策略。随机控制适用于具有随机扰动的环境。基因表达：在细菌中的随机基因表达噪声，使其在不同环境中生存具有多样性。常见于神经网络和基因表达中的随机噪声调控。
鲁棒控制（Robust Control）确保系统在不确定性和扰动条件下仍能保持性能稳定的控制策略。鲁棒控制关注系统对参数变化的敏感性。蛋白质折叠：分子伴侣蛋白帮助确保蛋白质在不同细胞应激条件下正确折叠。适用于需要高稳定性的系统，如免疫系统。
分级控制（Hierarchical Control）将系统分为多个层次，每层负责不同范围或功能的调控。分级控制在复杂系统中提供结构化管理。神经系统：中枢神经系统与周围神经系统之间的分工协作。各层次间可能存在反馈和前馈交互。
协同控制（Synergistic Control）强调系统内部不同组件的合作，以实现整体功能优化。协同控制适用于复杂生物系统中多元调控。代谢通路：糖酵解与三羧酸循环协同运作，优化能量生成。强调系统各部分的互动和整合。