gei-slope field能不能做不平横法分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2012-04-04 06:37 标签： slope field
边坡稳定分析中关于不平衡推力法的讨论_图文_百度文库
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边坡稳定分析中关于不平衡推力法的讨论
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你可能喜欢电穿孔法能不能做稳定转染？
电穿孔法能不能做稳定转染？这是在谈到电转染技术是，我常会被问到的一个问题。笔者认为，提问者把“转染”和“转染后的实验”两个步骤给混淆了。
要解答这个问题，首先要了解什么是转染？瞬时转染和稳定转染的区别在哪里？
转染，就是让克隆的核酸进入真核细胞中，它已经成为研究和控制真核细胞基因表达的重要手段。比如表达纯化特定的蛋白；鉴定一个基因的生物学特性；突变分析；研究基因表达对细胞生长的影响，研究基因表达的调控机制等等，等等。
DNA转染后，转入基因的表达可以在1－4天内检测到——DNA要被转运到细胞核内进行转录，然后输出mRNA到细胞质，由核糖体进行蛋白合成，我们才能最后检测到蛋白（即基因表达成功）。转染后的几天，由于细胞分裂增殖，细胞内的DNA分子被稀释；同时，细胞内的核酸酶也会降解外源DNA；所以逐渐的，被导入的外源基因的表达就越来越弱，一周后就检测不到其存在了——这就是所谓瞬时转染。
因为瞬时转染的检测所需的人力物力较少，而且通常也能持续几天到一周，所以很多实验使用瞬时转染就足够了。因为超螺旋的质粒转染效率比线性化的高，因此瞬时转染通常使用超螺旋质粒。这里要补充一句是，由于在体的细胞分裂不旺盛，所以做活体转染时，基因的表达稳定性比细胞体外转染时要高，有时可以持续几周到一个月时间。
稳定转染，就是转染的质粒DNA整合到染色体上，或者相当于附加子（episome）可持续存在，使得转染的细胞可长期表达。外源基因整合的几率很小，要获得稳定转染的细胞株，通常需要在质粒上加入筛选标记，比如抗性基因，通过选择压力维持表达的稳定——也就是说，整合了外源基因+抗性基因的细胞才能活下来，不行的统统枪毙了。质粒整合到染色体上本来就是件稀罕事儿，平均万分之一的几率，但如果使用线性化DNA来转染，那整合的几率就高多了。
因此，稳定转染最关键的是转染后的筛选过程。如果转染后不进行筛选，放任自流，那么外源表达的基因就会慢慢丢失。如果有筛选压力存在，细胞就会努力的维持外源基因的表达，以求生存。筛选时用的抗性筛选标记一般是Neo新霉素基因或Puro基因，筛选实际用的一般是G418或嘌呤霉素等。
不过，基因再怎么整合，也就是一个或者有限的几个拷贝，所以表达量与瞬时转染时相比往往比较不高的。但是，“压倒一切的是'稳定'”，很多时候，转染后往往要进行稳定表达的筛选。
由此可见，无论使用什么转染方法，要获得稳定表达的细胞株都需要经过一个筛选的过程。不能简单的说某种转染方法或转染试剂适宜做稳定转染，而某种转染方法或试剂就只能做瞬时转染。
但是，为了提高外源基因的整合几率、提高筛选时的难度，转染时获得较高的转染效率是很重要的。越多的细胞被成功导入了外源基因，以及外源基因的导入量越大，基因的随机整合几率越高！NEPA21正是通过提高基因导入率（即转染效率）和提高细胞转染后的存活率，来为研究者的进一步实验（包括筛选稳定株）提供保障。
有的研究者还会提出另一个问题：有没有文献用NEPA21筛选稳定株成功？
甚至有人会问，有没有文献用NEPA21成功在XX细胞上构建出了稳定表达microRNA的细胞株？
这讨论又是另一个问题了——是仪器的参考文献问题，不是电转染这个方法本身的问题。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。不平衡推理法_图文_百度文库
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&&不​平​衡​推​力​法​或​者​叫​做​ ​传​递​系​数​法
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你可能喜欢救命啊，我也在用SPSS做那个因子分析法，在可靠性检测的时候才0.6，太低了。我不知道能不能用因子分析法了_百度知道
救命啊，我也在用SPSS做那个因子分析法，在可靠性检测的时候才0.6，太低了。我不知道能不能用因子分析法了
能不能用因子分析不是看可靠性一项的，有可能是数据量太小了
数据量太小了么？我用了182份问卷呢。那什么样的适合做因子分析？
基本照着教程跑就行，你什么题目，如果可能的话可以拿出来分享一下，帮你解答解答
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其他1条回答
这与你选择的变量有关，你选择的变量是不是都是正向指标？
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出门在外也不愁Arcgis9.3里面的冷热点分析法和局部空间自相关分析有什么区别，能不能同时放在一篇论文里面使用._百度知道
Arcgis9.3里面的冷热点分析法和局部空间自相关分析有什么区别，能不能同时放在一篇论文里面使用.
可以再放一起。冷热点分析和局部空间自相关分析是对数据统计学性质的两种不同的概念。
能不能具体解释一下..有什么区别..我怎么看都很像。
不好意思，好久没看这块内容了，以上说法有误。这两种分析方法的结果都是对高低值聚类状态的描述，都能找到空间上高低值聚类的分布位置，但由于统计方法不同，结果会有一定的差别。就像你得到了一个实验结果，要用t检验是否通过，为了增加说服力，再其他检验看是否也能通过。你可以把这两种方法得到的结果都列在文章中讨论，它们的共性部分会更具说服力。
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其他1条回答
我给你搞定！
结果我已经做完了...但是不知道放在一篇论文里面会不会显得冗余重复...
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