実験計画支援サービス

良い研究は、優れた実験計画から。

最大の効果を上げ、失敗に強い実験計画を。

たった1万円で、数十万円のコスト削減も。

なぜ1万円払ってでも、実験計画の相談したほうが得なのか?

まず、実験パラメータと繰返し数の割り当てこそ、工夫のしどころです。

予算・時間・人員が無尽蔵に使えるのであれば、理論上最適な実験計画を策定すれば済むことなのですが、現実世界には様々な制約があります。 マイクロアレイやRNA-Seqでいちばんネックとなるのは予算でしょう。 統計学が想定するサンプル数に対してオミクス実験のサンプル数は少な過ぎるので、統計学的要求に闇雲に従うのは無意味です。 私たちの解析経験から言うと、生物学的な背景・メカニズムを推定しながらうまく実験パラメータを振り分けることのほうが決定的に重要です。

具体的なことはケースバイケースですので、ぜひSubioにご相談ください。

次に、どのような手法を採用するかは、アセスメントして決めましょう。

人は流行を追いかけます。流行は技術の進歩に必要だとも思います。 一方で、新しいものがより良いものとは限らないこと、宣伝は実力よりも誇張されているということも、分かっています。 実験をやる前に、採用しようと思っている手法の実力が期待通りなのか、それとも役不足なのかを確かめるのは当然のことですよね。

そのためには、データが必要です。しかし、メーカーが提供するサンプルデータはあまり参考になりません。 実際の研究データは、それとは比べ物にならないほど低いのが普通だからです。 当てになるのは、公共データベースにある他の研究者のデータです。 たとえ同じ生物種・組織・細胞・病気などの研究データでなくても、その手法を使った実験データをいくつか集めて見てみることで、その技術の実力・限界・問題点を具体的に知ることができます。

Subioのデータ解析サービスは、アセスメントの目的でもご利用いただけます。 実際の研究データを解析してみることで、どのようなデータ解析をして、どのようなアウトプットが得られるかを具体的にイメージすることができ、これは実験計画を策定するうえで重要なヒントになります。 アセスメントに多少の時間とお金がかかったとしても、十分に元のとれる出費です。

最後に、不測の事態に備えてリスク対策を実験計画に組み込みましょう。

実験計画を作っている時に見落としがちなのは、実験は必ず成功するとは限らないという事実です。 実験に失敗は付き物です。 リスクを回避したい気持ちはわかりますが、すべて取り除くことはできません。 ここで大事なのは、(1)起こりやすい失敗は何か、(2)ダメージの大きい失敗は何か、という二つの観点から対処すべきリスクを選び出して、その対策を実験計画に組み込むことです。

このうち、(2)は誰でも考えやすい事柄です。 それに対して、(1)はデータ解析経験が豊富でないとわかりません。 さらに、実験を自分でする場合と、受託サービスに外注する場合では、起こりがちな失敗が異なります。 Subioがお役に立てるのは、まさに(1)の視点を提供できること、そして、その具体的な対応策を提案できることです。

リスク対策はタダではありません。 そのためにサンプル数を割く必要がありますから、コスト対効果を考えて判断しなければなりません。一方で、コストのかからない対策もあります。 たとえば、サンプルにどのようなラベリングをするかや、外注先へどのように発注するかはコストのかからない対策ですが、これだけでもリスクを大きく削減できます。 大小さまざまな対策を組み込みながら、実験計画を堅牢で、たとえ何か起こったとしても影響を最小限に抑えるように仕立て上げるのです。 このために、Subioのノウハウを惜しみなく提供します。

価格

価格
実験計画支援サービス 100 USD
アセスメントは別料金です。データ解析 Serviceサービスをご利用ください。
価格
実験計画支援サービス 100 EUR
アセスメントは別料金です。データ解析 Serviceサービスをご利用ください。
価格
実験計画支援サービス 10,000 JPY
アセスメントは別料金です。データ解析 Serviceサービスをご利用ください。

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