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蒋高明的博客

中国科学院植物研究所研究员,从事植物生态学研究

 
 
 

日志

 
 
关于我

联合国教科文组织人与生物圈中国国家委员会副秘书长、中国科学院植物研究所首席研究员、博士生导师、山东省人民政府泰山学者、中国科学院研究生院教授、联合国教科文组织人与生物圈计划城市组委员、中国生态学会副秘书长、中国生物多样性保护基金会副秘书长、中国环境文化促进会理事、中国植物学会植物生态学专业委员会委员、北京植物学会常务理事、青年工作委员会主任、中国生态系统研究网络生物分中心学术委员、中国科学院植物研究所学位委员会委员、

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[转载]寻正:法国人转基因玉米毒性实验阅读指南  

2013-12-01 21:02:50|  分类: 科学人生 |  标签: |举报 |字号 订阅

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关心法国科学家转基因论文被撤稿事件的网友,可以仔细读读该文的分析。这篇文章就发在科学网,是一年之前的事了。法国人转基因玉米毒性实验阅读指南 [转载]寻正:法国人转基因玉米毒性实验阅读指南 - 蒋高明 - 蒋高明的博客精选

已有 3586 次阅读 2012-9-27 19:30 |个人分类:实事评论|系统分类:观点评述|关键词:玉米 转基因 法国人 Seralini 曾庆平 毒理实验 统计学 显著性 偏见 肿瘤 探索性实验 样本

 
寻正
 
由于时间关系,我没有全面关注中国人以及“世界顶尖科学家”针对法国人Seralini等人转基因玉米毒性实验的批评,更没有看到曾庆平老师打击法国人长期实验,力捧中国人短期实验的壮举,由于友人关注此事,我专门写了一篇分析,最终还被科学网精选,因此我稍微关注了一下,不由得被滚烫的战火吓了一跳
 
谁说法国人实验无懈可击了?谁又那么大胆指责曾老师读不懂法国人科学报告了?我不得而知,但滚烫的战火还是让我感受到几分热意,毕竟我公开维护过法国人的研究而贬斥过中国朱雅西等人的研究。
 
首先,我批评中国人一轰而上带着利益倾向恶评法国人Seralini等人的报告,并不等于我认为法国人的研究无懈可击地完美。Seralini等的报告有两大缺点,一是可读性不强,二是统计分析做得不到位,后者曾庆平老师正确地指出来了。这二者某种程度上是相关的,如何做统计分析,往往决定了作者如何表述其发现。
 
原文的图表由于信息量大,而作者没有刻意考虑受众的需要,使之不易理解,容易被误解。转基因玉米有防癌效果原来并非方舟子这种科学的二百五才会得出的结论,包括正活跃在科研第一线的曾庆平老师也会有,还理直气壮地宣称读懂了原图,还要继续接受媒体的采访,把这种谬论传播开去。那就产生一种需要,需要全面地评估法国人的发现,用更易懂的方式把Seralini等人的报告展示出来。我在此进行此类尝试。
 
我们逐个图表评述,让读者有一个清晰的思路。
 
表1. 本研究设计与现有的研究设计以及非强制的法定管理机构推荐设计的比较
[转载]寻正:法国人转基因玉米毒性实验阅读指南 - 蒋高明 - 蒋高明的博客 
 
这个表格表示作者在实验设计中参考了现有最佳设计以及法定管理部门推荐的设计,与之对比,有两个显著亮点:一是长期喂养达到两年,二是针对实验动物的监测更为详尽。中国学者或者中国学者代表“世界顶尖学者”针对此研究的对照组的吹毛求疵式的批评是没有道理的,朱雅西等人针对每一剂量转基因玉米都设立了对照组,而其结果就起码证明了这些对照组之间没有差异,从另一角度支持了只设一个对照组是有道理的,节约了成本。
 
接下来我们看图1. 动物的死亡率:
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这里左边的是雄性动物,右边的是雌性动物,最上边的是转基因玉米,中间的是转基因玉米施加了农达(Roundup)培育的玉米,最下边的是在饲料中加入三种浓度的农达。大图表示的是死亡率,图中粗实线是33%或者最高的农达浓度,而虚线是对照组,其它两组是不同粗细的实线,在图中不易于区分。在大图的最右边有一个对照组寿命区间,垂直的实竖线为平均寿命,而虚竖线则是标准误。

怎么读这些图呢?以雌鼠转基因玉米组(右上)图为例,在接近300天时,22%的组迎来了第一只鼠的死亡,在大约500天时又有一只鼠死亡,其曲线在这里再拐一次;33%的组在接近400天死亡一只鼠,很快又死了两只鼠,所以看到两个急拐;对照组在接近550天有了第一只鼠的死亡,而11%的组则在接近650天才有第一只鼠的死亡。在雌鼠可以明显看到实验组的鼠比对照组死亡更早更快,而雄鼠效果在农达组不明显,在转基因玉米加农达组明显,而单纯转基因组不那么明显。

在每一幅大图中,有一幅小图,显示的是大鼠死亡原因,白色表示未死亡,黑色表示因为肿瘤而死亡,而灰色表示自然死亡(即非肿瘤性死亡)。对比大图小图可知,死亡的截止时间为对照组寿命期。又以右上图的雌鼠转基因玉米组为例,在对照组有2只鼠因肿瘤死亡,在11%组有2只,而自然死亡1只,在22%组有6只,而自然死亡1只,在33%组有4只因肿瘤死亡。

很明显,无论是雄鼠,还是雌鼠,实验组因为肿瘤而死亡的鼠显著多于对照组。Seralini等人的一个失误是没有做统计分析,为什么呢?因为样本太小,每组只有10只鼠,死亡率差别最大也不过40%,在组样本只有10的情况下不会有统计学显著性。我们以雌鼠的最大差别为例,对照组2/10,实验组22%组6/10(也可用6/9,自然死亡让因变量具有不确定性),那么费氏(Fisher’s)确切概率计算p值为0.170;又同样地对待雄鼠,对照组0/10,实验组22%转基因加农达组3/10,那么费氏确切概率计算p值为0.211。

很明显,Seralini等人没有做统计对比是藏拙,因为样本太小而做这种统计对比没有意义。在批评者欢呼之前,我还要指出,根据Seralini等人的图估计的数据,换一种分析方法,比如生存率分析,则雌性22%转基因玉米组与对照组相比有统计显著性,p=0.040。

现在我们来看图2.动物肿瘤数量
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首先我们需要理解一个曾庆平老师可能仍然糊涂着的概念,Non-regressive Tumor,曾老师译为“非退化性肿瘤”,这是什么玩意儿啊?这就是肿瘤。在肿瘤学中,由于部分肿瘤(癌)会自消(Regression自愈),这主要发生在比较小的肿瘤,比如乳腺癌中,如果凭现代高科技比如乳腺照相发现的早期癌肿,可能超过1/5会自消,没有任何治疗,或者治疗手段不足以杀死癌细胞时,人们身体的免疫系统把癌细胞给消灭了,癌瘤自然地消失了。癌肿的体积大了,自消的可能性呈几何组数递减。本研究中用了摸得到(Palpable)一词,摸得到的肿瘤,就几乎完全不可能自消(概率一般低于10万分之一),也就是我们一般所言的肿瘤,在普通人的概念中,肿瘤是不会自消的,因此,我们用不着这么麻烦,处处要用“非自消性肿瘤”这个专业词汇。


该图的小图表示发现肿瘤数量,其中黑色表示大的肿瘤,即摸得到的肿瘤,更精确地说,在雄性肿瘤直径在20毫米以上,在雌性则为17.5毫米以上——这不是说研究者在搞性别歧视,而是在两种性别中发现的最小的大肿瘤。摸不着的是如何发现的呢?记住,所有的大鼠在实验结束时是要杀死,用显微镜检查组织器官的,在尸检时就会发现在体外摸不着的内脏的小肿瘤,所以文章中特地称之为小的内脏肿瘤。

那么大图表示的是什么呢?大图表示是摸得到的大肿瘤的发生时间,跟此前图1类似,其横轴是时间,竖轴是大肿瘤的个数。总的趋势很明显,在实验组出现大肿瘤的次数以及出现时间要早于对照组。以右上图为例,在240天左右,转基因玉米22%组即出现了大肿瘤,而对照组要等到430天左右才出现第一例大肿瘤。由于同一只鼠可以出现多个肿瘤,所以肿瘤数可以超过动物样本数。

图2的小图具有欺骗性,叠加图让读者易于误会这三种肿瘤状态(大肿瘤、小肿瘤、肿瘤转移)是可以叠加的。这三种状态相当于西瓜、李子、与西瓜籽儿。现在发表文章有篇幅压力,作者为了尽可能性呈递信息,把不应当叠加的叠加在一起了,但显然作者并不认为这些状态具有可加和性,故而其大图集中对比大肿瘤的发生数与发生时间。分辨苹果与梨子的不可加和性是统计学基本功,方舟子不懂不奇怪,曾庆平老师战斗在科研第一线,居然也跳入此陷阱,是怪基本功太差,还是洋鬼子太恶劣,居然无意挖了这么一个坑?

由于Seralini等人选择的数据汇报方式,使得直接对比三种肿瘤状态十分困难,我们不能象前面那样从图中提取数据进行统计分析。我们要意识到,这里有两个分析单元(Unit of Analysis),一是动物,二是肿瘤数,要进行统计分析,我们必须确切地知道每一只鼠对应的肿瘤数。肿瘤发生率的统计模型更为复杂,也不可能从图中提取数据分析。但我们凭观察可以估计,从大肿瘤数而言,可能凭每组10只的样本量达不统计比较的显著性,而如果同时考虑发生时间,则会有统计显著性。


在表2提供了更多更详尽的关于病变的统计
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这一表格依次统计了雄鼠的肝、肝消化道管道、以及慢性进行性肾病,而在雌鼠则统计了乳腺肿瘤、乳腺病变、以及垂体病变。这个表格在括号内的数据是累及鼠只数,所以有了两级分析单元的数据,起码可以在鼠只数这个分析单元上进行统计分析。

以肿瘤为例,雌鼠乳腺发生肿瘤在对照组为5只,而实验组为6-10只。其中达到10只均发生肿瘤的与对照组相比有统计显著性,p=0.033,其它组没有显著性。由于在不同浓度之间未观察到量效的反应,可以假定实验组效果相似,因此,可以合并所有实验组以克服样本小的缺陷,那么,对照组为5/10,实验组为72/90发生乳腺肿瘤,确切概率p值为0.047,而皮尔森卡方p值为0.032。也就是说,从肿瘤发生率上说,即使不考虑发生的时间关系,实验组有增加的患肿瘤风险也具有统计上的确定性。

在原文的图4与表3中还有更多的数据显示实验组的异常,并且作者进行了复杂的统计分析。

针对图3、图4、与表3,批评者的争议甚少涉及,本身也属于支持性的资料,在此不做进一步的分析。

探索性的研究

在讨论到Seralini等人的研究时,我们面临一个巨大的挑战,那就是样本量太小,导致看到的明显的毒性作用都无法得到统计学支持,比如肝病变,在对照组为2/10,如果要达到统计学差异,实验组得有8/10这么大效应!如果我们要强求统计分析的显著性,那么我们可以直接叫停所有的毒性分析研究了,因为这么强的毒性,往往不用正规的动物实验就能观察到。

为什么科学家又要进行这种小样本的动物实验呢?为什么法定管理机构也推荐10只动物作为标准样本大小呢?原来研究还分为两种情况,一是探索性的研究(Exploratory Study),二是确定性的研究(Definitive Study)。


当我们处于对研究话题完全无知的状态时,我们进行探索性的研究,比如毒性实验中,我们不知道具体毒性是什么,更谈不上估计毒性大小了,这时进行探索性的实验就致关重要。探索性的实验是在寻找线索,而非确定因果关系,所以通样采用小样本,为的是控制成本。在Seralini等人的研究中,他们是在寻找转基因玉米的潜在毒性,而不是确定转基因玉米是否的确引起了肿瘤,统计分析的缺乏,实际上无伤大雅——即使是可以下确定性统计学结论,这种单一的孤立的实验仍然不足为凭,确认相应的因果关系。

在社会科学领域内,探索性的研究还有一种特殊形式,叫定性研究(Qualitative Study),不但没有统计学,可能连数据统计也没有,但你不能凭此否认探索性研究的科学价值。相反,某些探索性研究,尤其是这种毒性实验,在样本量明显不足的时候,依赖统计学结论就是忽悠与欺骗,研究者的结论应当更多地依靠对实验参数的病理生理学解释,而非简单地因为缺乏统计显著性而认为实验组与对照组相同。


有了探索性研究,我们知道转基因玉米可以引起乳腺癌,然后我们专门设计验证这种因果关系的实验就叫确定性实验。由于有了探索性研究给出的参数,比如自然发生乳腺癌为50%左右,而转基因玉米可以增加净风险30%,那么我们可以设计实验来确定性地判断转基因玉米与乳腺癌的关系,凭探索性研究的结果,我们可以估计需要的样本量达到每组45只鼠。

研究问题

法国研究的批评者应当牢记,Seralini等人的研究并不回答所有的问题,他们在试图判断转基因玉米是否安全,这一判断只涉及转基因玉米是否有潜在的致病性,而非确定的致病性。他们的研究表明转基因玉米可能导致肿瘤,就观察到的数据而言,是不安全的,这并没有跨出数据所提示的结论,因为涉及食品安全,我们是宁可错估而不错失的。

批评法国研究者,请不要跨越探索性研究的前提要求探索性研究解决确定性研究的问题。

结论

Seralini等人的研究报告的确存在统计分析不足的情况,但无伤大雅。从研究呈述的数据中,我们可以判断,如果作者进行了相关的统计分析,不少安全性指标上的差异也会具有统计学确定性的。Seralini等人的研究有力地质疑了转基因玉米的安全性。

批评者针对探索性的实验要求确定性的结论是带着严重偏见的,这种偏见导致了即使是值得尊敬的学者也失了方寸。方舟子说Seralini等人的数据表明转基因玉米对肿瘤发生有保护作用是因为无知,这种无知对科学研究影响不大,因为他毕竟只能遥远地制造无意义的噪声。而活跃在一线的研究人员也鹦鹉学舌,那就值得警惕了。更可笑的是,曾庆平老师指责Seralini等人未进行统计结论,并且代为进行了统计估计,认为对照组与实验组并无不同,一转身,就重复起方舟子的无知论调,指责该实验结果有吃转基因玉米多的比吃得少的更少肿瘤。Seralini等人的数据“不洽”在可理解范围内,但曾庆平老师的逻辑不洽则不在。

急欲批评法国研究者,你们真把这一篇论文读懂了吗?




本文引用地址:http://blog.sciencenet.cn/blog-475-746175.html 
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