導(dǎo)讀
實驗動物分組時，我們常常碰到以下情況：如有40只皮下荷瘤小鼠需隨機分為4組，但每只腫瘤體積大小各異；又如有50只SD大鼠，需要分5組，但性別和體重均不一，該如何將其隨機分配呢？對于大多數(shù)的我們，很可能會參雜人為因素對動物進行編號，殊不知這并不是一種科學(xué)的做法。原來實驗分組不像抓鬮擲硬幣，它需應(yīng)用專門的隨機數(shù)字表，還包括完全隨機設(shè)計、隨機區(qū)組設(shè)計等隨機方法。本期就一起看看如何科學(xué)分組！

實驗動物分組是實驗設(shè)計中的一個非常重要的環(huán)節(jié)，美國動物委員會要求投稿時，需要對動物基本信息包括動物來源、品系、生活環(huán)境、分組方法等作出說明[1]。然而大多數(shù)發(fā)表的文章，都未描述實驗動物隨機分組方法，而被編輯索要原始數(shù)據(jù)來證明數(shù)據(jù)的可靠性[2]�？梢�，分組十分重要。那么實驗動物分組講究哪些原則，又該如何實施呢？

動物分組一般需要遵循對照和隨機的原則，這里主要關(guān)乎2個問題，一是如何設(shè)計對照組？二是如何保證動物隨機地分配到這些組中？

問題一： 如何設(shè)置對照組？

為了保證能得到科學(xué)有效的數(shù)據(jù)，分組的第一個設(shè)計原則便是要設(shè)立對照組。一般觀察一個藥物或者某種外界因素對實驗動物的影響需要設(shè)置3組對照，空白對照組（負對照組、     ）、模型對照組（正對照組）和陽性對照組[2]。

1. 空白對照組：指不經(jīng)任何處理的實驗動物，目的是為了突出正常動物與疾病動物之間有何差別；如研究某種藥物對糖尿病小鼠的治療效果，該組即為未患有糖尿病的野生型小鼠，必要時可以給予生理鹽水或其它藥物的溶劑等。

2. 模型對照組：即疾病動物模型，給予陰性處理；目的是觀察與治療組相比，藥效如何及在疾病狀態(tài)下的動物表現(xiàn)；如要觀察某種藥物是否對乳腺癌有治療效果，治療組動物需要腹腔給藥，模型組則是注射同等劑量的不包括藥物的溶劑，如生理鹽水；

3. 陽性對照組：通常是給予疾病模型動物已知應(yīng)該有效的藥物或者其他有效因素的處理；目的是對比某受試藥物與陽性藥物對比，是否有效；舉例：已知阿霉素對乳腺癌腫瘤生長有抑制作用，因此我們可以選用阿霉素作為陽性對照，來判斷此受試藥物的治療效果。

那么加上對照組，實驗設(shè)計一般共需要幾組？

實驗設(shè)計，除了設(shè)置上述對照組外，還需加上處理因素那一組，一般會設(shè)置劑量梯度，最好是設(shè)計3個以上，以形成劑量效應(yīng)。綜上，建議分組是：①空白組，②模型組，③模型＋陽性藥物模型，④模型＋＋低劑量藥物，⑤模型＋中劑量藥物，⑥模型＋高劑量藥物。

• 注：如果實驗對象是不需要疾病狀態(tài)，則可不設(shè)立模型組；

• 注：并非每一個實驗都能找到陽性對照藥，因此，也不是每一個實驗都需要設(shè)置陽性對照組；

• 注：具體劑量設(shè)計，可以參考文末鏈接（藥物濃度的設(shè)計）

問題二： 每組幾只合適？

動物實驗設(shè)計應(yīng)遵循實行“3R原則”，包括實驗動物的替代、減少和優(yōu)化原則，其中減少即指盡量減少實驗動物的數(shù)量。查閱文獻，并未發(fā)現(xiàn)對實驗動物數(shù)目有絕對要求，但在減少的同時，一定要滿足統(tǒng)計學(xué)要求。統(tǒng)計學(xué)上要求一般至少每組有6個可用數(shù)據(jù)，才有意義。

• 一般小鼠的每組一般不少于10只；

• 一般大鼠每組不少于6只；

• 大動物等級越高，價格越貴，根據(jù)情況可適當減少，但一般不能少于4-5只。

問題三： 如何進行隨機分配？

隨機分配可以保證數(shù)據(jù)的科學(xué)性，可以保證數(shù)據(jù)更有說服力，因此實驗動物分組應(yīng)嚴格按照隨機原則進行，使每只動物都有同等機會被分配到各個實驗組中去。

根本不同的實驗?zāi)康模瑢嶒瀸ο�，分組時常用的方法有：完全隨機設(shè)計、隨機區(qū)組設(shè)計等[3-4]。實現(xiàn)隨機分組時需要利用隨機數(shù)字表以及隨機數(shù)余數(shù)分組法。

什么是隨機數(shù)表？也稱亂數(shù)表，由計算機隨機生成的從0到9十個數(shù)字所組成的數(shù)表，每個數(shù)字在表中出現(xiàn)的次數(shù)概率基本相同。分組時，需要借用這個工具，實現(xiàn)隨機分配。

方法一：完全隨機設(shè)計 

通過隨機數(shù)字表或用計算機產(chǎn)生隨機數(shù)將動物不加區(qū)分地隨機分組[5]；

• 適用范圍：所有動物必須是“同質(zhì)”或者近似“同質(zhì)”。也就是說所有的動物性別、體重及其他相關(guān)因素（如荷瘤體積）是一樣的，或是近似的。

操作步驟：

1. 編號: 將實驗動物從1 到N 編號，一般可以可按體重大小編號；

2. 獲取隨機數(shù)字: 從隨機數(shù)字表中任意一個數(shù)開始，沿同一方向順序獲取N個隨機數(shù)字；

3. 求余數(shù): 隨機數(shù)除以組數(shù)求余數(shù)，若整除則余數(shù)取組數(shù)；

4. 分組: 按余數(shù)分組；

5. 調(diào)整: 如不均分，繼續(xù)按順序抄下一個隨機數(shù)，除數(shù)變?yōu)閿?shù)目最多的那組的數(shù)字a，得到的余數(shù)作為被抽的序號(若整除則余數(shù)為a)，直到調(diào)到相等為止。

舉例將15只小鼠分為3組：先按體重大小給動物編號，然后利用隨機表連續(xù)抄取15個數(shù)字，然后以組數(shù)3求余數(shù)，即除以3，余數(shù)1、2、3分別代表進入甲、乙及丙組。然而得甲組多一只（6只），查隨機數(shù)字表，下一個隨機數(shù)字為55。55/6余1，因此，將第1 例從甲組調(diào)整到丙組中去。

表：完全隨機法分組舉例

• 優(yōu)點：操作簡單，且能實現(xiàn)隨機分配的原則；

• 缺點：一是過程比較繁瑣，通常一次操作不能使各組的數(shù)目相等，需要調(diào)整；數(shù)目太多不易快速實現(xiàn)分組；且若動物間有較大差異，如體重區(qū)間較大，則不適用這種方法。

方法二：隨機區(qū)組設(shè)計 

然而如果一批小鼠中，小的有18g的，大的有30g的，體重相差比較大，若按上述完全隨機方法分配到各組，很可能有的組分到體重特別大的，有的組分到特別小的。這樣難以保證平均分配，因此隨機區(qū)組設(shè)計應(yīng)運而生。

隨機區(qū)組設(shè)計：叫均衡隨機化或限制性隨機化，即先將一定數(shù)目和比例的動物分為幾個區(qū)組（block）（一般＞3），如體重相近的動物、性別一致的動物等。區(qū)組的長度最好為組數(shù)的2倍以上，太小易造成不隨機，如有4個組，則區(qū)組長度最好選擇8以上。

舉例：有40只SD大鼠，重量在180-220克之間，需要分為4組，即每組10只（甲乙丙�。�，應(yīng)先將動物按體重配成若干個區(qū)組，再把每區(qū)組動物隨機分配各組。

1. 首先，進行大鼠稱重，按順序排序；

2. 分區(qū)組：嘗試可將這些大鼠按體重分為4個區(qū)組（假設(shè)180~190g/8只，190-200g/12只，200-210g/16只，210-220g/4只），即4窩，分區(qū)時每窩的數(shù)量至少大于4；

3. 編號：依次對這4窩大鼠編號，第一窩1、2、3、4…8，以此類推，編號到40；

4. 隨機分配區(qū)組1：將這8只隨機分配給4組，每組各2只，分組方法即采用上述隨機數(shù)字表，按隨機數(shù)余數(shù)分配到每個組；

5. 隨機分配剩余3個區(qū)組，方法同上。

• 優(yōu)勢：區(qū)間分組將保證了實驗組間的生物差異減到了最小，遵循了一致性原則與隨機性原則，使實驗結(jié)果更具有統(tǒng)計學(xué)意義。

• 注：有時候我們會碰到多個因素，則需要依次分區(qū)，如：40只體重差異較大的小鼠，雌雄不一，此時我們不能只按照體重區(qū)組分配，需要先把雌雄分開，然后各自按體重分層。即它要求隨機先按某一因素分成相等的幾組，再在組內(nèi)按另一因素分成幾個區(qū)。

• 注：當數(shù)目較少時，我們可以手動計算分組；但是當數(shù)目太多時，我們需要借助軟件如excel或SPSS，省去了去查閱隨機數(shù)字表的麻煩，幾分鐘就可完成一個隨機分配過程。

綜上我們可以看到，實驗動物分組我們需要遵循對照和隨機的原則，這樣才可以保證數(shù)據(jù)更加具有科學(xué)性和統(tǒng)計意義，最好不要加入主觀因素進行分組。實驗動物分組作為實驗設(shè)計的重要環(huán)節(jié)，我們必須在實驗開始前就必須認真考慮清楚。希望大家通過我們的文章認識到隨機分組的重要性，并且可以在實踐中學(xué)會隨機分組。

參考文獻

[1] National Research Council. 2011. Guidance for the Description of Animal Research in Scientific Publications. Washington, DC: National Academies Press. Available online (http://www.ncbi-nlm.nih.gov/books/NBK84205/)

[2] Festing M F, Altman D G. Guidelines for the Design and Statistical Analysis of Experiments Using Laboratory Animals[J]. Ilar Journal, 2002, 43(4): 244-258.

[3] Michael F. W. Festing. Randomized Block Experimental Designs Can Increase the Power and Reproducibility of Laboratory Animal Experiments[J]. ILAR Journal, 2014.

[4] 趙偉，孫國志. 常用實驗動物隨機分組方法，實驗動物，2009年第4期

[5]萬霞, 劉建平. 臨床試驗中的隨機分組方法. 中醫(yī)雜志2007 年第48 卷第3 期