Transcript ביצוע המחקר • ניהול מחברת מעבדה • • • • • יומן אישי המתעד בפירוט את העבודה היום - יומית למרות זאת , יש צורך לנהל את היומן ברמת פירוט שמאפשרת לאדם.

‫ביצוע המחקר‬
‫• ניהול מחברת מעבדה‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫יומן אישי המתעד בפירוט את העבודה היום‪-‬יומית‬
‫למרות זאת‪ ,‬יש צורך לנהל את היומן ברמת פירוט‬
‫שמאפשרת לאדם אחר להבין במדויק מה נעשה‬
‫זאת על מנת לאפשר שני דברים‪:‬‬
‫חזרה מדויקת על הניסויים‬
‫ניתוח התוצאות על ידי אדם אחר‬
‫איך מנהלים מחברת טובה?‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫כותבים תאריך‬
‫כותבים את מטרת העבודה באותו יום‬
‫כותבים את השיקולים שהניעו אתכם לבחור את‬
‫האוכלוסיות שאיתם עבדתם‪ ,‬ואת שיטת או שיטות‬
‫העבודה‬
‫כותבים במדויק מה עשיתם (את הפרוטוקול בו‬
‫השתמשתם‪ ,‬שינויים שערכתם‪ ,‬בעיות שהתעוררו‬
‫וכדומה)‬
‫הדבקת הנתונים והתוצאות במחברת (כולל מקרא וניתוח‬
‫קצר של מה שרואים)‬
‫סיכום דיון שנערך בנושא עם המנחה והמסקנה העיקרית‬
‫שהתקבלה‪ ,‬הצעות להמשך‬
‫תאריך‬
‫השערה ומטרה‬
‫שיקולים‬
‫דוגמאות בהם‬
‫משתמשים‬
‫פרוטוקול העבודה‬
‫(כולל שינויים)‬
‫תוצאות ומסקנות‬
‫תיעוד‬
‫חישובים מפורטים‬
‫רישום מדויק של הדוגמאות‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫תאריך – מתאים לתאריך במחברת‬
‫סוג הדוגמא ‪(RNA, cDNA, DNA,‬‬
‫)‪plasmid‬‬
‫שם הדוגמא (השם חייב להתאים לשם‬
‫במחברת ולהיות בעל משמעות)‬
‫של מי המבחנה‬
‫אם נקבע ריכוז אזי לכתוב גם על המבחנה‬
‫במחברת – לכתוב בדיוק באיזה קופסא‬
‫ובאיזה מקרר נמצאת הדוגמה‬
‫שמירת הנתונים‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫כמה שיותר מהר יש להכניס את הנתונים למחשב‬
‫כמובן שיש צורך לשמור במחברת המעבדה את‬
‫הנתונים הגולמיים (יש לכתוב במחברת המעבדה‬
‫את שם הקובץ במחשב)‬
‫אין להכניס שינויים בקובץ הגולמי במחשב‪ ,‬אלא‬
‫רק בקבצי הניתוח (בדרך כלל מקובל לשמור ב‪-‬‬
‫‪ Excel‬או בתוכנה הסטטיסטית בה משתמשים‬
‫אך ניתן גם ב‪Word-‬‬
‫תמיד להחזיק גיבוי לנתונים‬
October 11 2005
Pyriproxyfen Bioassay
see other work sheet for data used in calculation
a couple values were omitted
dose
#♀
leaf
# eggs
0
0
0
0
0
0
0
1
2
3
4
5
6
7
1
2
2
1
1
1
1
1
2
3
4
10
10
10
10
# larva
mortaliy
29.0
12.5
33.3
66.7
7.5
50 corrected mortality
25
18.6
31
16
3
6
67
2
20
145
22
14
2
2
62
1
15
118
3
3
2
3
68
25
32
44
13
17
29
37
80.9
32
9.4
15.9
76.5 <-- too high-thrips=omit
16.4
0.0
0
0.0
0
1
2
3
4
3
2
2
2
40
7
45
60
35
6
28
56
12.5
14.3
37.8
6.7
0.0
0.0
23.5
0.0
25
25
25
25
1
2
3
4
1
2
3
23
17
12
14
11
39.1
35.3
100.0
25.2
20.5
100.0
50
50
50
50
1
2
3?
4?
2
2
64
14
7
26
21
6
6
18
67.2
57.1
14.3
30.8
59.7
47.3
0.0
14.9
100
100
100
100
1
2
3
4
1
2
1
2
35
15
13
22
31
6
0
15
11.4
60
100
31.8
0.0
50.8
100.0
16.2
150
150
150
1?
3 3?
4
3
43
40
85
2
23
15
95.3
42.5
82.4
94.3
29.3
78.3
200
200
200
200
1
2
5
6
1
3
10
37
0
14
100
62.2
#DIV/0!
#DIV/0!
100.0
53.5
2
1
3
#DIV/0!
#DIV/0!
‫ניתוח הנתונים‬
‫• ניתוח הנתונים הוא כמו ניסוי ולכן דורש תיעוד‬
‫מדויק‬
‫• יש להדביק במחברת המעבדה את הפלטים של‬
‫הניתוחים עם הסברים‬
‫• ניתוחים סטטיסטים מאפשרים ללמוד על בעיות‬
‫בהצבת הניסוי ובשונות האקראית‪ .‬לכן‪ ,‬כדי מאוד‬
‫לנתח את הניסוי מייד בסיומו ובודאי לפני הצבת‬
‫הניסוי הבא‬
Plants were dipped first, then ♀ were allowed to lay eggs for 72 hours
October 11 2005
Pyriproxyfen Bioassay : with problematic values omitted
dose
average survival by dose
94.5
94.1
77.2
69.5
58.2
32.7
16.5
#♀
leaf
# eggs
0
0
0
0
0
0
0
1
2
3
4
5
6
7
1
2
2
1
1
1
10
10
10
10
25
25
50
50
50
50
100
100
100
100
150
150
150
200
200
200
200
2
3
4
1
2
3
4
1
2
1
2
3
4
1
2
3
4
1
3
4
1
2
5
6
3
2
3
3
2
2
2
1
2
2
2
2
1
3
# larva
31
16
3
6
67
2
20
145
22
14
2
2
62
1
15
118
25
32
44
40
7
45
60
23
17
64
14
7
26
35
15
13
22
43
40
85
10
37
60
75
17
29
37
35
6
28
56
14
11
21
6
6
18
31
6
0
15
2
23
15
0
14
0
12
?
?
1
2
1
2
?
3?
3
1
3
3
4
94.5
0
94.1
1
77.2
1.40
69.5
1.70
58.2
2
32.7 2.176091
16.5 2.30103
mortaliy
29.0
12.5
33.3
66.7
7.5
50 corrected mortality
25
18.6
32
9.4
15.9
12.5
14.3
37.8
6.7
39.1
35.3
67.2
57.1
14.3
30.8
11.4
60
100
31.8
95.3
42.5
82.4
100
62.2
100.0
84
probit
16.4
0.0
0.0
0.0
0.0
23.5
0.0
25.2
20.5
59.7
47.3
0.0
14.9
0.0
50.8
100.0
16.2
94.3
29.3
78.3
100.0
53.5
100.0
80.3
log dose
4.022
0
0
0
0
4.278
0
4.332
4.176
5.243
4.932
0
3.959
0
5.02
8.1
4.014
6.58
4.455
5.782
8.1
5.088
8.1
5.852
0
0
0
1
1
1
1
1.40
1.40
1.70
1.70
1.70
1.70
2
2
2
2
2.18
2.18
2.18
2.30
2.30
2.30
2.30
y = 2.3738x + 0.143
R2 = 0.4003
PyriR-sel
9
8
7
6
probit
survival
survival
100
5
4
80
3
60
40
2
20
1
0
0
0.5
1
1.5
log(dose)
2
2.5
0
0
0.5
1
1.5
log(dose)
Y=
X=
LC50 =
5
2.046086444
111.20
2
2.5
‫יצירת תמונות טבלאות וגרפים‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫מאוד מומלץ‪ .‬כבר בשלב ראשוני‬
‫נסו ליצור תמונות טבלאות או גרפים הדומים לאלו שתרצו‬
‫לפרסם‪ .‬מספר יתרונות‪:‬‬
‫מכריח אתכם להשקיע מחשבה ביצירת תמונה מובנת‪ .‬עד‬
‫פרסום המאמר‪ ,‬התמונה תעבור אבולוציה‬
‫מאפשר לכם להתייעץ עם אנשים אחרים עם נתונים‬
‫מעובדים‬
‫מאפשר לכם לראות את התמונה הכוללת ואת המגמות‬
‫בנתונים‬
Bioassays
Strain
Resistance Factor
(pyriR/arava)
0.08 – 1.21
Nov 04
0.51
0.18 – 1.39
May 05
0.59
0.30 – 1.17
Feb 05
6.01
3.72 – 9.69
18.8
May 05
9.78
6.59 – 14.5
30.6
July 05
6.79
2.3 – 22.1
21.2
Feb 05
14.95
8.7 – 25.6
46.7
Ayalon
May 05
PyriR
C.I. 95% ppm
0.32
Arava
PyriS
LC50 ppm
143.9
22.1 – 933.8
499.7
June 05
45.57
17.3 – 120.3
142.4
July 05
23.5
9.6 – 57.6
73.4
Temperature
60
50
40
30
Subspecies
20
10
B
0
Q
10-25
11-27
16-33
22-38
Treatment
27-40
28-45
‫במבנה ‪ 4‬חדרים‪:‬‬
‫‪ .1‬טמפרטורות (יום – לילה) ‪:‬‬
‫‪10-16:‬‬
‫‪16-22‬‬
‫‪22-26‬‬
‫‪26-34‬‬
‫‪ .2‬מחזור יום –לילה‪16:8 :‬‬
‫‪ .3‬בקרת לחות‪75%~ :‬‬
‫עבודה בפיטוטרון‬
‫‪ .4‬עגלה או שולחן בגודל של ‪90X90‬‬
‫בעלות של ‪ $ 1.5‬ליום‪.‬‬
‫‪ .5‬ניתן לשלב מבנה עם רשת צל מעל‬
‫כלובים‪.‬‬
‫מכשור קיים‬
‫בצב"מ (ציוד בין‪-‬‬
‫מחלקתי)‬
‫תוכנות מחשב‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫ניתן לראות את התוכנות בכיתות המחשבים‬
‫)‪(Programs on the Desktop‬‬
‫כעיקרון‪ ,‬רוב התוכנות שרואים ניתן לבקש שאפשר‬
‫יהיה להפעילן מהמעבדה‬
‫ספרות עזר אין‪ .‬יש להשתמש ב‪ Help-‬של התוכנה‬
‫ניתן לברר ביחידת המחשב מי משתמש בתוכנה‬
‫יחידת המחשב מבקשת שכל הבקשות יעברו דרך‬
‫החוקר‬
‫תוכנות מיחידת המחשב‬
‫תוכנות מיחידת המחשב‬
‫חווה חקלאית‬
)
40
20-25(
1.5
200
12
$1250
$700
$2000
"
$2000
,
,