先算一算,再做决定

RNA-seq,每组准备几个样本?

了解样本数量对检出差异的影响,让下一步研究更有依据。

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说说您的研究

不懂统计参数,也可以开始。

您的样本来自哪里?

两组独立样本:例如对照组与处理组,来自不同个体。

希望发现多大的变化?
估算依据与专业设置

初始情景:基因预期计数 20、生物学变异系数 0.4。样本类型用于人工沟通,不代表已测得真实变异;有预实验依据时可调整。

采用 RNASeqPower 正态近似公式,双侧 α=0.05,未作全转录组 FDR 校正;两组使用相同 CV 和基因预期计数。这里的计数不是总测序量。查看方法来源 ↗

查看评估无需填写手机号

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先了解,再安排样本

回答左侧问题,即可看到参考建议。

研究设计,从一个好问题开始

样本有限,
怎样安排更合适?

变化越细微,通常越需要更多独立样本。
先看两种目标,再选择适合自己的方案。

2 倍较明显的变化
与
1.5 倍更细微的变化

每组样本量的初步参考

增加样本后的变化趋势

需要人工进一步确认的地方

适用于常规 bulk RNA-seq 两组独立样本比较。配对、多组、单细胞等研究可预约人工沟通。

您可能还想了解

“每组样本数”到底怎么算?

按独立生物学样本计数,例如来自不同动物、不同受试者或独立培养批次的样本。同一个样本重复测序或拆成几份,不能直接当作多个独立样本。具体独立性可由顾问结合实验过程确认。

算出来的数量,就是最终送样数量吗?

这里给出的是假设条件下的可用样本数参考。最终送样数量还需要考虑真实变异、研究设计和可能的质控损耗。我们会在人工沟通中一起确认。

每组只有 3 个样本,还值得咨询吗?

可以。先说明可获得的样本数量与研究目标,顾问会帮助评估能回答哪些问题、有哪些局限,以及是否有调整设计的空间。