实验设计与分析（蛋白质组学实验设计、质控与分析）

本文目录

• 蛋白质组学实验设计、质控与分析
• 实验设计与统计分析的作用是什么
• 试验设计与数据处理的基本步骤
• 试述生物科学实验中实验设计和统计分析的必要性和重要性
• 试验设计与分析秩如何排序
• 第十三章 实验设计与方差分析
• 使用Design-Expert 软件进行响应面法（RSM）试验设计与分析
• 实验设计与回归分析的区别
• 直接证明dna是遗传物质的实验是如何设计的其结果又是怎样分析的

蛋白质组学实验设计、质控与分析

(1) 常用流程

(2) 样品

(3) iTRAQ/TMT项目设计 体外等重同位素标记定量技术，可同时比较多个样本之间的蛋白表达量差异（通常10个样本以下）。 基本原则 ：

(4) Labelfree项目设计 Labelfree是通过比较肽段母离子质租悔谱峰强度，分析不同来源样品蛋白的表达量差异。该技术无需昂贵的同位素标记做内标。 基本原则 ：

（5）DIA项目设计 DIA是数据非依赖性采集定量技术，它将质谱整个全扫描范围分为若干个窗口，高速循环地对每个窗口中的所有离子进行选择、碎裂及检测，从而无遗漏、无差异地获取样本中所有离子的全部碎片信息。DIA无需指定目标肽段弊改正，扫描点数均匀，利用谱图库即可实现定性确证和定量离子筛选，并可实现数据回溯。 基本原则 ：

（6）各定量技术比较 从数据采集模式来说，iTRAQ/TMT和Labelfree都是传统的DDA扫描，即在每个扫描周期内，只采集丰度最高的10-20个母离子信号的子离子碎片，其他信号的子离子信息丢失，因此覆盖率低、随机性高、重复性相对低；DIA扫描则在每个扫描周期内，将质量区间设置为多个区段window，每次采集window内所有母离子信息及其碎片（扫描速度足够快），因此具有高覆盖度、高重复性的特点。

（7）搜库软件

（1）色谱质控

进行蛋白质组学的研究，歼轮可从以下角度来分析：

（2）功能层面

实验设计与统计分析的作用是什么

在食品科学研究中的作用是：（1）提供试验或调查设计的方法 试验设计有广义与狭义之分。乱茄册 广义的试验设计是指试验研究的课题设计，也就是指整个试验计划的拟定。主要包含课题名称、试验目的、研究依据、内容以及预期达到的效果，试验方案，经济效益或社会效益的估计 ，已具备的研究条件，参加研究人员的分工，试验时间、地点、进度安排和经费预算，成果鉴定，学术论文撰写等等内容。 狭义的试验设计主要是指试验单位 (试验单元 )的选取、重复数目的确定、试验单位的分组和试验处理的安排。通常讲的试验设计主要指狭义的试验设计。合理的试验设计能控制和降低试验误差，提高试验的精确性，为统计分析获得试验处理效应和试验误差的无偏估计提供必要的数据纳含。食品试验研究中常用的试验设计方法有完全随机设计、随机区组设计、正交设计、均匀设计、回归正交设计和混料设计等。（2） 提供整理、分析数据资料的方法 整理资料的基本方法是根据资料的特性将其整理成统计表、绘制成统计图。 通过统计表、图可以大致看到所得资料哗宏集中、离散的情况，并利用所收集得来的数据计算样本统计量，以表示该资料的数量特征、估计相应的总体参数。

试验设计与数据处理的基本步骤

试验设计与数据处理的基本步骤如下：

1、确定研究目标：首先，我们需要明确想要研究的因素以及对它的假设。这一步骤非常重要，因为它将指导我们在后续实验中的设计和分析。

2、确定实验条件：基于研究目标，我们需要决定不同的实验条件。这些条件应该能够让我们观察到因素的各种变化和效应。同时，我们还需要考虑到实验的可行性和可控性。

3、随机分配实验对象：为了减少误差和偏差，我们需要将实验对象随机分配到不同的实验条件中。这可以保证实验结果的可靠性和统计显著性。

4、收集和记录数据：在实验进行的启老粗过程中，我们需要准确地收集和记录实验数据。这可以通过实验记录表、观察记录和测量工具来实现。确保数据的准确性对于后续的分析非常关键。

5、数据分析和结果解释：在收集到足够的数据后，我们可以使用统计分析方法来解读实验结果。常见的数据分析方法包括方差分析、回归分析和t检验等。通过这些分析，我们可以确定因素对实验结果的影响以及其影响程度。

拓展资料

值得注意的是，在进行单因子试验设计和分析时，我们还需要注意以下几点：

1、样本大小和统计功效：确定适当的样本大小对于得出可靠的结论至关重要。样本大小过小可能导致统计检验的功效不高，无法获得具有显含森著统计意义的结果。

2、实验控制和随机性：为了排除其他因素对实验结果的影响，我们需要进行严格的实验控制。这包括随机分配实验对象、控制其他可能的干扰因素等。

3、数据质量和准确性：收集的数据应该具有高质量和准确性，以确保分析的可靠性。这可以通过使用标准化的测量工具、双重检查数据和排除异常值等方法来实现。

综上所述，单因子试验设计与分析是一种重要的科研工悄镇具，可以帮助我们深入了解各种因素在特定情况下的作用。通过合理的实验设计和精确的数据分析，我们可以得出准确且有意义的结论。

试述生物科学实验中实验设计和统计分析的必要性和重要性

一、实验设计的意义 　　实验设计是科学研究计划内关于研究方法与步骤的一项内容。在医学科研工作中，无论实验室研究、临床疗效观察或现场调查，在制订研究计划时，都应根据实验的目的和条例，结合统计学的要求，针对实验的全过程，认真考虑实验设计问题。一个周密而完善的实验设计，能合理地安排各种实验因素，严格地控制实验误差，从而用较少的人力、物力和时间，最大限度地获得丰富而可靠的资料。反之，如果实验设计存在着缺点，就可能造成不应有的浪费，且足以减损研究结果的价值。总之，实验设计是实验过程的依据，是实验数据处理的前提，也是提高科研成果质量的一个重要保证。　　二、实验设计的原则　　实验设计有属于专业方面的，有属于统计方面的。从统计方面说，主要应当考虑对照、重复、随机化等问题，这就是所谓实验设计的三原则。其具体内容我们将在第二、三、四节介绍。　　三、实验设计的基本内容　　（一）拟定相互比较的处理　所谓处理，指的是在实验研究中欲施加给受试对象的某些因素。如营养实验的各种饲料，治疗某病的几种疗法或药物，药理研究中某药的各种剂量等。在实验的全过程中，处理因素要始终如一保持不变，按一个标准进行实验。如果实验的处理因素是药物，那么药物的成份、含量、出厂批号等必须保持不变。如果实验的处理因素是手术，那么就不能开始时不熟练，而应该在实验之前使熟练程度稳定一致。　　（二）确定实验对象及数量　这里指的是实验所用的动物或活体组织标本等。在实验设瞎运计中，要根据实验观察竖禅的目的与内容，明确规定采用什么样的实验对象，实验对象中的每个实验单位必须具备的条件与要求，以保证受试对象的一致性。实验对象需要有一定的数量，例数不能太少，也不宜过多。如何估计例数，详见第四节。　　（三）确定将各实验单位分配到各种处理中去的原则　这主要是随机分配或随机化问题。第三节将介绍几种常用的随机分组方法。（四）拟定观察项目和登记表　要根据研究目的和任务，选择对说明实验结论最有意义，并具有一定特异性、灵敏性、客观性的观察项目。必要的项目不可遗漏，数据资料应当完整无缺；而无关紧要的项目就不必设立，以免耗费人力物力，拖延整个实验的时间，尔后，要按照观察项目之间的逻辑关系与顺序，编制成便于填写和统计的登记表，以便随时记录实验过程中获得的数据资料。同一项目的度量衡单位必须统一符号（如 、 、 等），应有明确的定义。　　（五）拟定对资料整理分析的预案　这就是对将获得的数据资料准备如何进行整理？要计算哪些统计指标？用什么统计分析方法？事先必须有个初步的设想。例如对计数资料，是计算率还是百分比？若计算率，分子是什么？分母是什么？各组同一项目的某个率或百分比如何进行比较？又如对计量资料，是计算算术均数、几何余神尘均数还是中位数？同一项目各均数间应采用什么方法作比较？切忌实验设计时不认真考虑，实验过后拿数字去找统计方法。***隐藏网址******隐藏网址***或者***隐藏网址***欢迎来团队提问，且欢迎数理化高手入团

试验设计与分析秩如何排序

试验设计、分析、秩。1、试验设计：试验设计是指为了研究某个问题而进行的实验方案。一个好的试验设计应该能够使研究结果具有可靠性、精确性和实用性。2、分析：统计分析是对试验数据进行处理和解释的过程。通过分析，可以得出试验结果的结论，并评估这些结论的可靠性和显著性闹搜。3、秩：秩是指将一液烂历组数据按照大小顺序排列，并标出每个数据的位置。在某些情况下，使用秩可以避免数据中的历蔽异常值对结果的影响，并提高数据的稳健性。

第十三章 实验设计与方差分析

统计研究分实验性研究和观测性研究。前者需要控制无关变量，通过实验产生我们需要的数据，后者往往通过抽样调查等方式获得。 本章介绍三种类型的实验设计：完全随机化设计、随机化区组设计和析因实验。

例子：供水过滤系统的部件组装方法有A、B和C。问题：哪种方法使每周产量最多。

在这个实验中，装备方法是 独立变量 或 因子（factor） 。对应三种方法，所以这个实验有三个处理，每个 处理（treatment） 对应一种装配方法。并且是 单因子实验（single-factor experiment） ，因为只涉及装配方法一个因子。也可以有多因子，因子分定性和定量的。

该实验对应三个总体：三个总体分别使用A、B和C其中一种方法。每个总体的 因变量 或 响应变量 是每周装配的过滤系统的数量。

实验目的：确定三个总体的因变量是否相同。 假设我们抽取三名工人组成一个随机样本，三名工人构成 实验单元 ，下面将使用 完全随机化设计（completely randomized design） ，要求每种方法随机给其中一个工人，这里相当于工有 种分配方法。（ 随机化的概念是所有实验设计的一个重要原则 ）

上述方法，每个装配方法只能得到一个因变量的 测度 ，但是我们可以随机抽15个人，每种方法随机分5人。这样就得到了更多因变量的 测度 。这个过程叫复制。（ 复制的过程是实验设计的另一个重要原则。 ）

通过收集数据得到

应用方差分析需要三个假定：

样本均值彼此接近，则越支持 ，反之支持 如果原假设（ ）成立，我们利用样本均值之间地变异性简历 的一个估计。则所有样本都来自同一个总体。这些样本均值 同样服从正态分布，且均值为 ，方差为 。 回到过滤系统的例子中，我们假设 , , 都来自同一个总体（样本容量相同）， 抽样分布的均值的估计值为： ， 抽样分布的方差 的估计可以由三个样本均值的方差给出 。 再由 解得 因为 是用 作为估计量，所以这里得 也是估计量。 所得的结果 称作 的处理间估计。

上述都是基于 为真的情形，如果 为假，且均值全不相同，则三个抽样分布来自三个总体。于是 会比较大，从而使得 的处理间估计也变得较大。

当我们从每个总体抽取一个随机样本时，每个样本方差都给出了 的一个无偏估计，我们将 的个别估计组合或合并成一个总体估计。这种方法得到值称作 的合并估计或处理内估计。因为这里的每个样本方差给出的 的估计仅以每个样本内部的变异为依据。 的处理内估计

我们看到 的处理间估计（260）远大于处理内估计（28.33），比值为9.18。 当原假设为真，处理间估计方法才是总体方差 的一个好的估计量， 当原假设为假，处理间估计将高估总体方差 。 不过这两种情形下，处理内估计都是总方差 的一个好的估计量。因此原假设为真，两估计量接近，比值接近1；如果原假设为假，则处理间估计将大于处理内估计，比值也会比较大。

总结 ： ANOVA背后的逻辑是以共同总体方差 的两个独立的估计量为基础，即处理间估计和处理内估计。通过比较两个估计量，来确定总体均值是否相等。

完全随机化实验设计中，如何用方差分析来检验k个总体均值是否相等：

我们称处理间估计的 为 均方处理(mean square due to treatments, MSTR) 式中分子称作 处理平方和 (sum of squares due to treatments, SSTR)。分母k-1表示与SSTR相联系的自由度。 均方处理 ：

若 为真，则MSTR给出了 的一个无偏估计。但 为假时，则MSTR就不是 的无偏估计，会高估总体方差

回到例子：

对 的处理内估计称作 均方误差 (mean square due to error,MSE) 分子称作 误差平方和 (sum of squares due to error,SSE)

均方误差 ：

我们注意到：MSE是以每个处理内部的变异性为依据，它不受原假设是否为真的影响。因此，MSE永远给出 的一个无偏估计

回到例子：

如果原假设 为真，则MSTR和MSE给出的 的两个独立的无偏估计量。 的两个独立的估计量纸币的抽样分布服从 分布。

k个总体均值相等的检验统计量： 检验统计量服从分子自由度为k-1，分母自由度为 的F分布（ANOVA的假定要得到满足）

回到生产过滤系统的例子：在 的显著水平下，进行假设实验，我们计算得到 ，分子自由度为2，分母自由度为12.

当然也可以用 临界值法 ，当 时，F的临界值是3.8853《9.18。所以也拒绝

总结 ：

前面的计算结果，可以使用 方差分析表 或 ANOVA表 表示出来。一个完全随机化实验设计的ANOVA表的一般形式如下：

总平方和SST的计算公式： 且： 我们可以吧SST看作“处理平方和”与“误差平方和”的和。且自由度 也可由对应的SSTR和SSE的自由度加起来。 方差分析可以被看作将总平方和及其自由度 分解 成它们对应的来源（处理与误差）的一个过程。

例子：NCP公司对工厂员工的生产意识进行考试，共有3个工厂，每个工厂抽取6人。成绩如下：

总结 ：

方差分析只能告诉我们k个总体均值是否相等，但是具体哪些总体相等，哪些不相等，我们需要用 多重比较方法 在成对的总体均值之间进行统计比较。

在方差分析钟拒绝了 ，在这种情况下Fisher的最小显著性差异（least significant difference,LSD）方法可以用来确定哪些均值存在差异。

检验统计量： 拒绝法则： p-值法：如果 p-值 ，则拒绝 临界值法：如果 或者 ，则拒绝 其中 是自由度为 时，t分布的上侧面积为 的t值。 我们令 ，判断总体1（方法A）和总体2（方法B）的均值是否存在差异。

经过excel计算，t=-1.19，自由度为12时，的下侧面积为0.1285，双侧加起来即为p-值=0.2571》0.05所以，我们拒绝原假设，认为方法1和方法2的均值不相等。

基于检验统计量 的Fisher的LSD方法 ： 检验统计量： 显著水平 下的拒绝法则：如果 ，则拒绝 其中：

在过滤系统的例子中，通过计算得到

计算后，我们可以把三个总体的样本均值计算出来，比如总体1和总体3的样本均值差为62-52=10》7.34，这就意味着我们拒绝认为总体1和总体3均值相等。

Fisher的LSD方法的两个总体均值之差的置信区间估计 其中 是自由度为 时，t分布的上侧面积为 的t值。

如果置信区间包含数值0，则不能拒绝两个总体均值相等的原假设。如果不包含则拒绝 。

Fisher的LSD方法被称为保护性或限制性LSD检验，这是因为只有当我们首先找到一个用于方差分析的显著的F值时，才能使用LSD检验。 第Ⅰ类错误概率 和 实验方式的第Ⅰ类错误概率

我们都是用 的显著水平，对每个检验来说犯 为0.05，我们把这个概率称作 比较方式的第Ⅰ类错误概率 ，表示单个的两两比较相联系的显著性水平。 在三次检验中至少有一次犯第Ⅰ类错误的概率为 ，我们称这个概率为 实验方式的第Ⅰ类错误概率 ，记作 当总体较多时，实验方式的第Ⅰ类错误概率就会比较大。

如何控制 呢？-使用Bonferrani修正方法 假设我们想要检验C个成对的两两比较（ ） 我们令 ，例如针对5个总体，10种比较，想让实验方式的第Ⅰ类错误概率为0.05，则

但是一类错误和二类错误是成反比的，所以如何去权衡是个问题。也有其他方法，如Turkey方法、Duncan多重区域检验等，哪种更优有争议。

有时外部因素（实验中没有考虑到的因素）引起MSE变大时，F将会变小。让我们误以为处理间没有差异，但是事实上是存在的。

本节将会介绍 随机化区组设计（randomized block design） 的实验设计。这个方法主要是通过消除MSE来自外部的变异，来达到控制变异外部来源的目的。

举例：探究不同工作系统是否产生不同的压力。现有3种设计方案，我们要探究不同方案之间有多大差异。 管理者希望管理员个人的变异性是MSE项的主要贡献者，将个人差异分离出来的一种办法是使用随机化区组设计。随机化区组需要管理员的一个单样本，分别在三个工作站接受检验。即工作站是影响因子，管理员是区组。（后面简称工作站为系统A、B和C）

每个个体都需要接受三次检验，检验顺序也需要是随机的。值是工作压力的度量。

随机化区组设计的ANOVA方法，要求我们将总平方和（SST）分解成：处理平方和（SSTR）、区组平方和（SSBL）和误差平方和（SSE）。

随机化区组设计，主要功能就是通过划分区组，将个人的差异从MSE中剔除。

步骤：

计算得到：

上述的例子是完全区组设计，即每个区组都要做k个处理。对应不完全区组设计，即某些（不是全部）处理被用于每个区组（如每个人都完成了系统A和B的检验，只有个别人完成了系统C的检验）

注释 ： 由于有b个区组，使得自由度减少了b-1，所以随机化区组设计的误差自由度小雨完全随机化设计的误差自由度。如果n很小，因为误差自由度的减少，区组的潜在影响可能被掩盖；当n很大时，这种影响被最小化了。

有时，我们需要得到一个以上变量或因子的统计结论。 析因实验（factorial experiment） 是一种实验设计。

举例：GMAT考试（商学院研究生考试），分数在200～800之间。现在有3种GMAT辅导课程。考生本科来自3种类型的院校。对应有9种处理组合，每个处理组合容量为2，意味着有两个 复制 。 从种类型学校，每个学校取6人，分三组，随机分配到一个辅导课程。

我们希望得到的答案：

两因子析因实验的ANOVA方法要求我们将总平方和（SST）分为四个部分：因子A的平方和（SSA）、因子B的平方和（SSB）、交互作用的平方和（SSAB）、误差平方和（SSE）。

得到计算结果：

一般中型到大型的析因实验中涉及大量计算，需要用计算机。

综上，

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使用Design-Expert 软件进行响应面法（RSM）试验设计与分析

响应面法（RSM）是一种综合试验设计和数学建模的优化方法，可有效减少试验次缺塌数，并且可以考察影响因素之间的交互作用。一般采用Design-Expert软件进行响应面法试验设计与分析，接下来我们将结合一个实例进行阐述。

响应面优化法设计流程

一、实验设计

1、单因素实验在响应面法实验设计前需要进行单因素实验，目的是为了给响应面法实验设计提供一个合理的数值范围。

2、响应面法实验设计

以提取温度（A）、乙醇浓度（B）、提取时间（C）3个因素为自变量，以试验中苦瓜甙的质量为响应值，按Box-Behnken Design(BBD)原理设计响应面试验。然后再根据实验结果进行分析。

1、打开软件Design-Expert，设置自变量，单位及其范围，箭头所指的是设置自变量个数。

2、设置目标函数和单位，箭头所指的是设置目标函数个数。

3、Design-Expert软件生成的试验，按照下图完成实验，并将结果填入下表。

二、结果分析

1、首先点击Analysis按钮，对线性函数，2FI模型、二阶模型、三阶模型进行显著性检验，并通过对模型显著性检测、失拟项检测、相关性检验的数据进行对比，推荐适合的模型。本试验方案结果推荐采用二阶模型。

然后点击ANOVA按钮，根据选择的模型进行方差分析以及显著性检验。方差分析中会对影响二次方程模型的常数项、一次项、二次项交互作用项、平方项的显著性进行检验。

2、方差分析

F值越大和P值越小越能代表相关系数的显著性。通过方差分析的模型（Model）Prob＞F值＜0.05视为模型是显著的，Prob＞F值＜0.01视为模型是极显著的。一次项A,B,C,交互项AB,AC,BC,二次项A^2,B^2,C^2和失拟项（LackofFit）的显著性同模型显著性。

在回归方程的方差分析表中要求模型（Model）的Prob＞F值＜0.01，伏迟圆说明响应面回归模型达到了极显著水平，表明该拟合精度好可以利用该响应面近似模型进行后续的优化设计。失拟项（LackofFit）Prob＞F值》0.05，失拟项为不显著。（如果此处为显著，应检查重复实验组的结果是否正确。）一次项A,B,C,交互项AB,AC,BC,二次项A^2,B^2,C^2尽可能的为极显著。

可以看出一次项A,B,C,交互项BC，二次项A^2,B^2,C^2的Prob＞F值＜0.01，说明对苦瓜甙质量影响极显著，交互项AB的Prob＞F值＜0.05，说明对提取得到的苦瓜甙质量影响显著，其他因素不显著，很容易旦运得到影响苦瓜甙质量的因素顺序为：提取时间》温度》乙醇浓度（比较F的大小）。

元相关系数R2越大，说明相关性越好；AdjR-Squared和PredR-Squared(RAdj2－RPred2＜0.2)这两个值高且接近，则回归模型能充分说明工艺过程;不高则说明对工艺解释不充分，需考虑是否存在其他显著的影响因子。CV＜10%，表明实验的可信度和精确度高。

精密度(AdeqPrecision)是有效信号与噪声的比值，大于4视为合理。从上图可以看出，拟合的回归方程符合以上检验原则，适应性较好。

三、分布图

1、点击Diagnostics，给出了残差的正态概率分布图、残差与预测值分布图、预测值与实际值分布图，若模型适应性好，则残差的正态概率分布应在一条直线上；残差与预测值分布无规律；残差与预测值分布图尽可能在一条直线上。从图可以看出，利用响应面法拟合模型适应性较好。

2、点击Model Graphs，响应面法克服了正交实验不能给出直观图像的缺点，根据二次方程分别作出实验因素间交互作用三维立体响应曲面和等高线图，考察在某个因素固定在中心值不变的情况下，其他两个因素的交互作用对苦瓜甙质量的影响。

响应曲面和等高线图能直观反应交互作用对响应值的影响程度，曲面越陡，等高线越密集，则影响越显著，等高线越接近椭圆，两个因素的交互作用越强。

3、下图表示提取时间在中心水平时，提取温度和乙醇浓度的交互作用对苦瓜甙质量的影响。在乙醇浓度较低的情况下，随着提取时间的增加，得到的苦瓜甙质量先增加后减少。

当乙醇浓度在较高水平时，提取得到的苦瓜甙质量随着反应时间的增加而增加。响应面的倾斜度较高，坡度较为陡峭，且等高线呈椭圆形，Prob＞F值＜0.05，说明提取温度和乙醇浓度的交互作用对提取得到的苦瓜甙质量的影响显著。

四、响应面优化结果

点击Optimization中的Numerical，在Solutions的第一组数据就是响应面优化结果。当3D图中文坐标出现乱码时，将鼠标放在3D图上，右键选择Graph preferences。

点击图标T，选择列表中Graph Label—Face Name，下拉选择Microsoft JhengHei即微软正黑，就可以了。

实验设计与回归分析的区别

这两个是不同的概念，不能拿在一起比较。简单的说，实验设计是研究获取相关的数据的方法，回归或源颂分析是对获得的数据进行分析的一种方法。方差分析其实也可以用回归分析来完衫郑成，实际上方差分析的数学模型就是线性回归（裂森当然有的曲面响应要用非线性回归）

直接证明dna是遗传物质的实验是如何设计的其结果又是怎样分析的

证明DNA是遗传物质的实验是格里菲斯实验。

一、实验设计如下：

此实验是利用两个不同的肺炎链球菌（可感染老鼠）品系，一种是III-S型（平滑型，有毒性），另一种是II-R型（枝族侍粗糙型，无毒性）。其中III-S型具有以多糖构成的荚膜，可保护自身，抵抗宿主的免疫系统，进而使宿主死亡。II-R则无此构造，因此无法幸免于免疫系统的攻击。

实验主要分成四种不同的步骤与处理方式，如下所示：

1、II-R（粗糙型肺炎链球菌）以无荚膜形式存在， 存活；

2、III-S（平滑型）有荚膜 ，死亡；

3、死的III-S ，存活；

4、死的III-S + 活的II-R， 死亡。

格里菲斯将来自III-S品系的细菌以高温杀死，再将其残骸与活的II-R品系混合。实验结果显示此组合可将宿主老鼠杀死，而且从这些死亡的老鼠体内，可分离出活的III-S品系与II-R品系。

二、结果分析

因此格里菲斯提出一项结论，认为II-R品系被死亡的III-S品系所含的一种转型因子（transforming principle）所“转型”成为具有致命性的III-S。后来其他人的研究显示，这种转型因子是III-S的DNA（由奥斯瓦尔德·埃弗里发现）。

虽然III-S已经死亡，但是DNA在加热过程中仍然能够保存，因此当III-S残骸与活体II-R混合在一起时，II-R便接收了源自III-S的DNA，进而获得能够生成多糖荚膜的基因，使宿主的免疫系统无法杀死，造成宿主的死亡。

扩展资料

利用DNA的遗传性质，可以广泛应用在身份坚定等方面。

1、身份鉴定的原理为：

鉴定亲子关系用得最多的是DNA分型鉴定。

一个人有23对（46条）染色体，同一对染色体同一位置上的一对基因称为等位基因，一般一个来自父亲，一个来自母亲。如果检测到某个DNA位点的等位基因，一个与母亲相同，另一个就应与父亲相同，否则就存在疑问了。

利用DNA进行亲子鉴定，只要作十几至几十个DNA位点作检测，如果全部一样，就可以确定亲子关系，如果有3个以上的位点不同，则可排除亲子关系，有一两个位点不同，则应考虑基因突变的可能，加做一些位点的检测进行辨别。

DNA亲子鉴定，否定亲子关系的准确率几近100%，肯定亲子关系的准确率可达到99.99%。

由于人体约有30亿个碱基对构成整个染色体系统，而且在生殖细胞形成前的互换和组合是随机的，所以世猛吵界上没有任何两个人具有完全相同的30亿个核苷酸的组成序列，这就是遗传多态性。尽管遗传多态性的存在，但每一个人的染色体必然也只能来自其父母，这就是DNA亲子鉴定的理论基础。

2、DNA鉴定的优点：

DNA检验可弥补血清学方法的不足，故受到了法医物证学工作者的高度关注；

在法医学上，STR位点和穗毕单核苷酸（SNP）位点检测分别是第二代、第三代DNA分析技术的核心，是继RFLPs（限制性片段长度多态性）VNTRs（可变数量串联重复序列多态性）研究而发展起来的检测技术；

作为最前沿的刑事生物技术，DNA分析为法医物证检验提供了科学、可靠和快捷的手段，使物证鉴定从个体排除过渡到了可以作同一认定的水平，DNA检验能直接认定犯罪、为凶杀案、强奸杀人案等重大疑难案件的侦破提供准确可靠的依据。