析因分析
析因设计与分析
合计
Tg (ΣX)
4.81
5.38
4.58
4.29
5.17 5.52
5.12
4.20 39.07
ΣX2 2.9403 3.6764 2.6768 2.3257 3.3729 3.8540 3.2914 2.2410 24.3785
A1
A2
B1
A1 B1
A2 B1
B2
A1 B2
A2 B2
2×2=4种处理
2019年10月22日
2×3析因设计
各因素各水平全面组合的设计
A
B
B1
B2
B3
A1
A1B1
A1B2
A1B3
A2
A2B1
A2B2
A2B3
2×3=6种处理
2019年10月22日
2×2×2析因设计
B1 A
C1
C2
B2
C1
C2
A1
A1B1C1 A1B1C2
A1B2C1 A1B2C2
A2
A2B1C1 A2B1C2
A2B2C1 A2B2C2
2×2×2 =8种处理
2019年10月22日
3×3析因试验举例
考察不同剂量考的松和党参对ATP酶活 力的作用。
A因素(考的松)
不用 低剂量 高剂量
不用 O B因素 低剂量 B1
高剂量 B2
A1 A1 B1 A1 B2
AB=[( a2b2- a1b2)-(a2b1- a1b1)]/2= (16-4)/2=6
AB=[( a2b2- a2b1)-(a1b2- a1b1)]/2=(22-10)/2=6
2019年10月22日
B
B1 (未用药) B2 (用药)
析因设计与分析[优质ppt]
![析因设计与分析[优质ppt]](https://img.taocdn.com/s3/m/a62886b987c24028905fc334.png)
B2
C1
C2 玉米
A1B2C1 A1B2C2
A2B2C1 A2B2C2
(二)将试验单位随机分配
32只雌猪随机分配到（1）～（4）组，随机数序号 1 ～8（1）组，9 ～16（2）组，17 ～24（3）组，25 ～ 32（4）组。32只雄猪随机分配到（5）～（8）组。
воскресе
三、实验结果与分析
A2
B1
A1 B1
A2 B1
B2
A1 B2
A2 B2
2×2=4种处理
воскресе
2×3析因设计
各因素各水平全面组合的设计
A
B
B1
B2
B3
A1
A1B1
A1B2
A1B3
A2
A2B1
A2B2
A2B3
2×3=6种处理
воскресе
2×2×2析因设计
B1 A
C1
C2
B2
C1
C2
A1 A1B1C1 A1B1C2 A1B2C1 A1B2C2
0.55 0.77 0.51 0.48 0.73 0.84 0.67 0.42 0.54 0.60 0.57 0.61 0.70 0.62 0.60 0.60 0.74 0.58 0.68 0.59 0.59 0.67 0.63 0.64 0.71 0.74 0.66 0.62 0.61 0.66 0.66 0.48 0.62 0.61 0.43 0.49 0.69 0.76 0.61 0.55 0.58 0.57 0.50 0.49 0.54 0.73 0.57 0.48 0.56 0.72 0.58 0.52 0.70 0.63 0.67 0.54 0.51 0.79 0.65 0.49 0.61 0.61 0.71 0.49
析因分析注意事项
析因分析注意事项
析因分析是一种系统性的方法，用于找出问题的根本原因，并提供解决问题的方案。
在进行析因分析时，需要注意以下几个方面：
1.明确问题的定义：首先需要明确问题的具体定义和范围。
只有明确定义了问题，才能有针对性地进行分析和解决。
2.收集足够的数据：在进行析因分析之前，需要收集足够的相关数据和信息。
这些数据可以来自各种渠道，例如记录、观察、调查等。
3.确定可能的因素：在收集了足够的数据后，需要确定可能的因素。
这些因素可以是导致问题的潜在原因，包括人员、设备、材料、方法、环境等各个方面。
4.筛选主要因素：将可能的因素进行筛选，找出其中的主要因素。
主要因素通常是对问题产生最大影响的因素，需要优先考虑。
5.分析因果关系：通过分析各个因素之间的因果关系，找出导致问题的根本原因。
这可以通过使用工具和方法，例如因果图、鱼骨图、5W1H分析等来帮助进行。
6.制定解决方案：在确定了根本原因后，需要制定相应的解决方案。
解决方案应该能够针对问题的根本原因进行有效的改进。
7.实施和跟踪：将制定的解决方案付诸实施，并进行跟踪和评估，确保解决方案的有效性和持续性。
在进行析因分析时，还需要注意保持客观、全面和系统性的思考方式，避免主观偏见和片面性的分析。
此外，需要充分利用团队内的专业知识和经验，进行多方面的交流和讨论，以确保结果的准确性和可行性。
析因设计与分析PPT课件
析因设计方法的提出（意义）
例：在评价药物疗效时，除需知道A药和B 药各剂量的疗效外（主效应），还需知道 两种药同时使用的交互效应。 析因设计及相应的方差分析能分析 药物的单独效应、主效应和交互效应。
2019年8月6日
2×2析因设计
2因素2水平全面组合
AB=[( a2b2- a2b1)-(a1b2- a1b1)]/2=(22-10)/2=6
2019年8月6日BB1ຫໍສະໝຸດ (未用药) B2 (用药)A
A1(未用药)
A2 (用药)
A1B1
A2B1
A1B2
A2B2
0 , a , b , ab 表示4个处理组A1B1,A2B1 ,A1B2,A2B2对应的总体均值
2019年8月6日
45
43
b1
b2
41
39
37
35
33
31
29
27
25
a1
a2
协同作用
2019年8月6日
45 43 41 39 37 35 33 31 29 27 25
a1
b1 b2
a2
拮抗作用
2019年8月6日
一级交互效应: 两个因素间 二级交互效应：三个因素间 设计特点：在一个实验设计里，既可分析 因素的单独效应，又可分析其交互效应。
B因素
A因素
A1
A2
B1
A1 B1
A2 B1
B2
A1 B2
A2 B2
2×2=4种处理
2019年8月6日
2×3析因设计
各因素各水平全面组合的设计
A
B
B1
B2
析因分析.ppt
生物统计学析因设计的方差分析两因素方差分析析因设计（factorial design):在一批试验中可以研究多个因素（或处理）。
两因素随机效应型（random-effect model)固定效应型(fixed-effect model)混合效应型(mixed-effect model)1．单独效应单独效应(simple effect)是指其他因素的水平固定时，同一因素不同水平间的差别。
2．主效应主效应(main effect)指某一因素各水平间的平均差别。
它与单独效应的区别是，主效应所指的某因素各水平间的平均差别是综合了其他因素各水平与该因素每一水平所有组合的情况。
3.交互效应（interaction)如果一个处理因素的单独效应随另一因素水平变化而变化，而且变化的幅度超出随即波动的程度，则称两因素间存在交互作用。
一、固定效应型两因素两水平的析因分析固定效应型∑∑∑∑∑∑∑=====⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=⋅⋅⋅⋅⋅=⋅⋅⋅⋅⋅-=+--=-=-=ai bj nk ij ijk e ai bj j i ij AB b j j B ai i A x x SS x x x x n SS x x an SS x x bn SS 11121121212)()()()(SS T =SS A + SS B + SS AB + SS e1-=a SS MS AA 1-=b SS MS BB )1)(1(--=b a SS MS ABAB)1(-=n ab SS MS ee ν= a-1ν= b-1ν= (a-1)(b-1)ν= ab (n-1)固定模型方差分析表(A B固定)变异来源平方和自由度均方FA因素SS A a-1 MS A MS A ／MS e （6-20）B因素SS B b-1 MS B MS B／MS e （6-21）AB交互作用SS AB (a-1)(b-1) MS AB MS AB ／MS eab(n-1) MS e误差SSｅabn-1总和SST若A、B无交互作用，F= MS A ／MS W （6-22）AF B= MS A ／MS W （6-23）MS W=(SSｅ+ SS AB)/ (νe+ νAB) （6-19）例 6.1 将20只家兔随机等分4组，每组5只，进行神经损伤后的缝合试验。
第6讲方差分析-析因分析
201 24 25 30 26 23
128
388 525 534 365
10190 1 87 93 1 93 66
9107
按 B 水平合计
ni
20
20
20
60
? ? T j ?
Y ijk
i
k
? ? S j ?
Y
2 ijk
i
k
5 57 1 6613
5 96 1 8000
659 2 284 3
例4：研究小鼠在不同注射剂量和不同注射次数下药
剂ACTH对尿总酸度的影响。问①A、B各自的主效应如
何？②二者间有无交互作用？
配伍组编号
日注射量 A
注射次数 B
促肾上 1
A1
腺皮质
2 3
激素
4
1
A2
2
3
4
1
A3
2
3
B1 （少） 33.6 37.1 34.1 34.6 33.0 29.5 29.2 30.7 31.4 28.3 28.9
SSAB
?
1 5
???115?2
?
?142?2
?
?AB ? (4?1)(3?1)? 6
?
?128?2
?－?1802?2
? 60
?
1580.93?
264.90?
356.97
SS误差 ? 2733.6?1580.93? 264.90? 356.97? 530.80, ?误差? 593?73? 2? 6 ? 48
?交互作用（Interaction ）：某一因素效 应随着另一因素变化而变化的情况。 （如一级交互作用AB 、二级交互作用 ABC…
析因法名词解释
"析因法"（Analysis of Covariance，简称ANCOVA）是一种统计学中用于分析数据的方法。
它结合了方差分析（ANOVA）和回归分析的特点，旨在比较两个或多个组之间的平均差异，并通过考虑一个或多个协变量（covariate）来控制其他因素的影响。
以下是对析因法的详细解释：1. 方差分析 (ANOVA)：▪ANCOVA 最初是为了解决方差分析中的一个问题而提出的。
方差分析用于比较两个或多个组之间的平均值是否存在显著差异，但它对其他因素（协变量）的影响不敏感。
2. 回归分析：▪ANCOVA 引入了回归分析的思想，通过引入一个或多个协变量，即与因变量相关但不是独立变量的变量，来控制其他因素的影响。
这使得我们能够更精确地比较不同组之间的平均值，从而减小了误差的影响。
3. 协变量（Covariate）：▪协变量是在研究中被认为可能影响因变量的一个或多个变量。
在ANCOVA 中，协变量用于控制其他因素的影响，从而更准确地测量组之间的差异。
协变量可以是连续的或分类的。
4. ANCOVA的基本模型：▪ANCOVA的基本模型可以表示为：Y ij=β0+β1X i+β2G j+ϵij▪Y ij：第i组、第j个观察值的因变量。
▪X i：第i组的协变量。
▪G j：第j个组的虚拟变量（例如，一个二元变量，表示是否属于该组）。
▪ϵij：误差项。
5. ANCOVA的目标：▪ANCOVA的主要目标是通过控制协变量来比较不同组的平均值，以确定组间的差异是否在控制了其他因素的影响后仍然存在。
6. 应用领域：▪ANCOVA广泛用于实验设计、社会科学研究和医学研究等领域，特别是在需要考虑其他因素对实验结果的影响时。
总体上说，ANCOVA是一种强大的统计方法，可以在考虑其他因素影响的情况下更准确地评估不同组之间的差异。
析因设计与分析总结.ppt
精心整理
2020年4月22日
45
43
b1
b2
41
39
37
35
33
31
29
27
25
a1
a2
协同作用
精心整理
2020年4月22日
45 43 41 39 37 35 33 31 29 27 25
SS(ABC)/dfAB MS(ABC)/MSE
C
2020年4月22日
(1)H0:性别因素各水平的体重平均增长值相同; H1:性别因素各水平的体重平均增长值不相同;
(2)H0:大豆因素各水平的体重平均增长值相同; H1:大豆因素各水平的体重平均增长值不相同;
(3) H0:玉米因素各水平的体重平均增长值相同;
a1
b1 b2
a2
拮抗作用
精心整理
2020年4月22日
一级交互效应: 两个因素间 二级交互效应：三个因素间
设计特点：在一个实验设计里，既可分析 因素的单独效应，又可分析其交互效应。
精心整理
2020年4月22日
三、实验设计方法
例：研究猪的性别和不同饲料（玉米、大豆粉） 对体重增加的影响，试作析因分析。
表3.9 不同饲料喂养猪的平均日增重量（kg) A1B1C1 A1B1C2 A1B2C1 A1B2C2 A2B1C1 A2B1C2 A2B2C1 A2B2C2 合计
0.55 0.77 0.51 0.48 0.73 0.84 0.67 0.42 0.54 0.60 0.57 0.61 0.70 0.62 0.60 0.60 0.74 0.58 0.68 0.59 0.59 0.67 0.63 0.64 0.71 0.74 0.66 0.62 0.61 0.66 0.66 0.48 0.62 0.61 0.43 0.49 0.69 0.76 0.61 0.55 0.58 0.57 0.50 0.49 0.54 0.73 0.57 0.48 0.56 0.72 0.58 0.52 0.70 0.63 0.67 0.54 0.51 0.79 0.65 0.49 0.61 0.61 0.71 0.49
一元析因设计分析两两比较的sas程序设计
一元析因设计分析两两比较的sas程序设计国际研究学界多年来一直在努力研究如何更有效地理解并分析数据，以便更好地管理组织或机构的绩效。
作为一种重要的分析技术，一元析因设计分析（ANOVA）让研究者可以比较多个数据之间的总体均值，并对其进行统计检验，以查找构成这些数据的特定因素的影响。
截至目前，一元析因设计分析（ANOVA）二项实验已被广泛应用于众多研究领域，其中之一就是比较两两间的数据。
SAS程序设计是一种现代最受欢迎的用于分析数据的程序，它能够有效地帮助科学家对数据进行分析和可视化，以深入探索其根本原因。
因此，本文的目的是通过介绍和探讨SAS程序设计的应用，来详细说明如何使用SAS 程序来实现一元析因设计分析（ANOVA）二项实验，从而比较两两间的数据。
首先，本文将简要介绍一元析因设计分析（ANOVA）二项实验，以及SAS程序设计的用途和功能，接下来，将详细阐述如何使用SAS 程序来比较两两间的数据。
在此比较过程中，需要先明确实验的实验设计，以及需要分析和比较的变量之间的关系。
接下来，可以使用SAS程序来实现以下步骤。
首先，在SAS中设置数据集，确定数据的变量与类别，并统一格式，这是后续实验的基础。
其次，使用SAS命令调用有关数据集合，实现一元析因设计分析（ANOVA）二项实验，比较数据之间的总体均值，并记录结果。
最后，使用SAS程序中的可视化工具来显示分析结果，以便科学家可以更容易地理解分析所得到的结果。
本文通过介绍运用SAS程序设计来实现一元析因设计分析（ANOVA）二项实验的方法和步骤，以比较两两间的数据，旨在展示如何使用SAS程序设计实现此目的。
本文的受益者将是科学家，公司经理和商业分析师，因为他们都需要深入了解和分析数据，以便提高自己的工作效率和业绩。
综上所述，运用SAS程序设计来实现一元析因设计分析（ANOVA）二项实验，以比较两两间的数据，是一种非常有效的方法，它可以帮助科学家，公司经理和商业分析师更好地理解和分析数据，并将其运用于实际的管理组织或机构的绩效管理中去。
析因设计的方差分析
SS SS SS 如AB的交互效应：AB=[(a1b1-a2b1)-(a1b2-a2b2)]/2=(0.
总 处 理 H0：染毒与不染毒的大鼠吞噬指数的总体均数相等 误 差
确定P值，作出推断结论
SS SS SS SS 01 ，提示染毒对吞噬指数有影响，可以降低大鼠吞噬指数。
其方法有很多种，析因设计就是其中的一种。
研究目的
当研究的因素不止一个时，这种研究设计就称为 多因素的实验设计 。其方法有很多种，析因设计 就是其中的一种。
研究目的：不仅分析单个因素不同水平效应之间 的差异，还要知道两个因素各水平间效应的相互 影响。
分析方法：采用多因素方差分析。
方差分析的根本思想
• 变异分解： --固定因子〔处理因素〕：A、B
定义3个列变量： 1个因变量〔y〕，2个处理因素分组变量 〔A，B〕,设置值标签。 主要分析过程
1〕Analyze ->General Linear Model ->Univariate ，弹出单变量对 话框：
--因变量名称：y --固定因子〔处理因素〕：A、B 2〕点击“模型〞按钮，弹出重复度量模型对话框。 --指定模型：本例选择全模型，即分析所有主效应及交 互效应〔系统默认〕。假设选择定制，可以自由选择进入 分析模型的主效应及交互效应。
假设i ：表示因素A的水平〔i=1，2，…，a〕， 指两个或多个研究因素间的效应互不独立，当某一因素在各水平间变化时，另一个或多个因素各水平的效应也相应地发生改变。
建立检验假设，确定检验水准 〔2〕A因素主效应的P>0.
4〕 Post Hocj〔：比照表〕按示钮：因素B的水平〔j=1，2，…，b〕，
相等 H1：给药与不给药的大鼠吞噬指数的总体均数
医学统计学-析因分析
表11-3 表11-1处理组均数比较的方差分解
变异来源 总变异 自由度 SS MS F P
19 7420 不存在交互作用！ 3 2620 1 180 1 2420 1 20 16 4800
2
处理组间 A因素 B因素 AB的交互作用 误差
180 2420 20 300
0.60 >0.05 8.07 <0.05 0.07 >0.05
？
表11-1 家兔神经缝合后的轴突通过率(%) 外膜缝合 1m 10 10 40 50 10 24 120
2
束膜缝合 1m 10 20 30 50 30 28 140 2m 50 50 70 60 30 52 260
2m 30 30 70 60 30 44 220
均数 合计
ΣX = 34800
ΣX = 740
简单效应、主效应与交互作用
单独效应(simple effect) ： B因素 A因素 平均 是指其他因素的水平固定时， b1 b2 同一因素不同水平间的差别。 主效应(main effect)指某一因素 a1 各水平间的平均差别。 34 24 44
a2 平均 a2-a1 28 26 4 52 48 8 40
实验设计
• 两个因素不同水平的完全组合形成4个分组 分别是
a1b1 a2b1
a1b2 a2b2
• 将20只家兔随机等分成4分组，分别接受上 述4个处理
表11-1 家兔神经缝合后的轴突通过率(%) 外膜缝合 1m 10 10 40 50 10 2m 30 30 70 60 30 束膜缝合 1m 10 20 30 50 30 2m 50 50 70 60 30
空 B 处 理 白 对 照
空 A+B 处 理 白 对 照
析因的进一步分析2
析因的进一步分析关于析因，有很多需要学习;本章仅涵盖了一小部分而已,包括处理不平衡数据、析因的权力和样本量以及双因素析因设计的的特殊方法。
10.4双因素析因设计双因素析因设计中,所有的因素正好都有两个水平双因素析因设计中,所有的因素都有两个水平。
相对于k因素,我们称之为2K设计,因为所有的因素有2 k 种不同的因素-水平组合。
同样,与k因素设计相似,三因素设计的每个因素都有三个的水平，并用3K来表示。
双因素析因设计有些特别,因为它们是k因素设计中最小的设计。
筛选很多因素时双因素析因设计使用频繁。
高水平与低水平由于双因素析因设计非常普遍,它们有特定的符号及相关的技术。
每个因素的两个水平通常被称为低和高。
如果是定量的因素,这些条款有明确的含义。
即使是一些非定量的因素，也通常被用作标签。
值得注意的是“关闭”和“在”都一样好用,但是低和高是普通术语。
低水平字母表示高水平因素不要把bc与BC相混淆有两种方法来表示双因素设计中的因素水平组合设计。
第一个方法是利用字母且这种方法比一般方法常见。
通过一系列的小写字母来表示因素水平组合设计:例如,bcd。
我们一直在使用这些小写字母表示不同的因素中的水平数量,但双因素析因设计中所有的因素都有两个水平,故不应该有混乱。
那些与因素对应的字母是高水平,而那些与因素不对应的字母是低水平。
因此ac表示因素A和C在高水平时的结合，而其他因素在较低的水平。
使用符号(1)来表示所有因素在较低的水平的结合。
以y为下标来表示给定的因素水平组合设计的平均响应,例如yab。
不要把因素水平组合设计中的bc与交互作用BC相混合;前者是单一处理,后者是不同处理间的对比。
二进制数字 0表示因素处于低水平 1代表因素在高水平第二种方法使用数字并且这也推广到三因素析因和高阶析因分析。
因素水平组合设计用k二进制数字来表示,一个数字表示每个因素的水平:0表示该因素处于低水平,1代表此因素在高水平。
因此000表示所有因素都在低水平,同(1),011表示因素B和C处于高水平,与bc所代表的含义相同。
析因设计与分析
合计
Tg (ΣX)
4.81
5.38
4.58
4.29
5.17 5.52
5.12
4.20 39.07
ΣX2 2.9403 3.6764 2.6768 2.3257 3.3729 3.8540 3.2914 2.2410 24.3785
2019年10月20日
第一步
总变异分离成组间变异和组内变异
方差来源
DF
43
b1
b2
41
39
37
35
33
31
29
27
25
a1
a2
协同作用
2019年10月20日
45 43 41 39 37 35 33 31 29 27 25
a1
b1 b2
a2
拮抗作用
2019年10月20日
一级交互效应: 两个因素间 二级交互效应：三个因素间 设计特点：在一个实验设计里，既可分析 因素的单独效应，又可分析其交互效应。
H1:三个因素的各水平的体重平均增长值的差异不独立 第(4)-（7）个假设就是检验因素的交互影响。
2019年10月20日
1.计算总变异
r为每组例数
2019年10月20日
2.计算各因素的主效应（A.B.C)
表3.9 不同饲料喂养猪的平均日增重量（kg) A1B1C1 A1B1C2 A1B2C1 A1B2C2 A2B1C1 A2B1C2 A2B2C1 A2B2C2 合计
用2×2×2析因设计
豆
雌雄
A
B1
C1
C2
A1 A1B1C1 A1B1C2
A2 A2B1C1 A2B1C2
B2
C1
C2 玉米
析因分析
ni
( xij
xi
)2
= 0.54
i1 j1
5
一般，组间变异大于或等于组内变异
F
组间变异 组内变异
MS组间 MS组内
其中： MS组间 SS组间 / df组间 MS组内 SS组内 / df组内
6
MS组间 = 1.97 / 2 = 0.985 MS组内 = 0.54 / 21 = 0.026 F ＝0.985 / 0.026 = 37.88 查表得界值 F0.05, 2, 21=3.47 ，F0.01, 2, 21=5.78 所以 P<0.01，三组总体均数不全相等。
合计
120 2.70 324.30 958.52
9
分析步骤：
1. 检验假设 H0：四个试验组的总体均数相等，
即： 1 2 3 4
备择假设 H1：四个试验组的总体均数不全 相等。
2. 显著性水准： 0.05
10
3. 计算
C (324.30)2 /120 876.42
SS总 958.52 876.42=82.10
13
随机区组设计资料的方差分析
例 比较三种抗癌药物对小白鼠肉瘤抑瘤效果， 先将15只染有肉瘤小白鼠按体重大小配成5个区 组，每个区组内3只小白鼠随机接受三种抗癌药 物，以肉瘤的重量为指标。三种不同的药物的抑 瘤效果有无差别？
14
表5 不同药物作用后小白鼠肉瘤重量（g）
g
区组
A药
B药
C药
Xij
i1
A（803）
S1=7271 T1=7289
S2=7370 T2=7352
合计 Bi 1530 1715 1170 1580 1918 1892 1285 890 1058 1603
析因设计方差分析
不能给出各因素单 独效应多重比较的 结果。
使用中需注意的问题
One-Way ANOVA
没有给出总的比较结果，直接 给出多重比较的结果，且使用 者需要自行挑选个人研究所需 结果，查看结果过程费时、费 力。
GLM 模块的 UNIANOVA 语句 和EMMEANS子句
要求用户能灵活使用 SPSS 软件程序，并 能根据析因设计的因 素及相应的水平对程 序进行适当的修改。
５.《SPSS 实现析因设计资料单独效应 分析的四种方法及比较》
为观察A、B 两种镇痛药物联合运用在产妇分娩时的镇痛效果，取A 药、 B 药各3 个剂量，共9个处理组，并将27名产妇随机等分成9 组，利用 SPSS 软件GLM 过程的univariate 菜单对其进行析因设计方差分析， 结果显示，两药存在交互效应( P = 0. 006) 。
使用条件
01 以多种因素(两个或两个以上)为研究对象； 02 每个因素有2个或以上水平； 03 各组样本含量尽可能相同； 04 每一组合涉及全部因素，每一因素只有一个水平参与； 05 观测值为定量数据（需满足随机、独立、正态等方差的ANOVA条件）
使用中需要注意的问题
①析因设计资料分析时应先分析交互效 应，若交互效应有统计学意义，要逐一 分析各因素的单独效应，即固定一个因 素对其他因素进行分析；反之，若交互 效应无统计学意义，则因素间的作用相 互独立，直接分析各因素的主效应。
３.《使用重组的MUC1 DNA疫苗诱导保护性
和治疗性抗胰腺癌免疫力》
通过克隆一个VNTR重复序列并将克隆的基因插入pcDNA3.1，可以生产MUC1-串联 重复序列（VNTR）DNA疫苗。在预防组中，用疫苗pcDNA3.1或PBS免疫雌性C57BL / 6小鼠，并用panc02-MUC1或panc02细胞攻击；在治疗组中，用panc02-MUC1或 panc02细胞攻击小鼠，然后用疫苗pcDNA3.1或PBS免疫。在这些组之间比较了动物 的肿瘤大小和存活时间。DNA疫苗pcDNA3.1-VNTR可以提高MUC1特异的细胞毒性T 淋巴细胞（CTL）活性。在预防性实验中，小鼠的存活时间显着延长，疫苗组比对照组 （P <0.05）；在治疗实验中，DNA疫苗延长了携带panc02-MUC1的小鼠的存活时间 （P <0.05），在预防和治疗实验中，疫苗组的肿瘤大小均显着小于对照组（P <0.05）。然而，这种pcDNA3.1-VNTR疫苗不能预防受panc02细胞攻击的小鼠，并 且对受panc02细胞攻击的小鼠没有治疗作用。MUC1 DNA疫苗pcDNA3.1-VNTR可 以诱导明显的MUC1特异性CTL反应。并且对panc02-MUC1肿瘤具有预防和治疗作用。 该疫苗可以用作抗胰腺癌的新辅助策略。