期刊简介
《中草药》杂志是由中国药学会和天津药物研究院共同主办的国家级期刊，月刊，国内外公开发行。本刊创始于1970年1月。1992年荣获首届全国优秀科技期刊评比一等奖； 2002年荣获中国期刊方阵“双奖期刊”；2003年1月荣获第二届国家期刊奖（期刊界最高奖）；2005年1月荣获第三届国家期刊奖提名奖，2005—2010年连续6次荣获“百种中国杰出学术期刊”；2006年荣获天津市优秀期刊“特别荣誉奖”；2008年荣获“中国精品科技期刊”；2009年荣获“新中国60年有影响力的期刊”和“中国科协精品科技期刊”；2010年荣获“第二届中国出版政府奖期刊奖”（中国新闻出版行业最高奖）。本刊为中国自然科学核心期刊、全国中文核心期刊，位居中药学期刊之首。多年来一直入选美国《化学文摘》（CA）千刊表，并被美国《国际药学文摘》（IPA）、荷兰《医学文摘》（EM）、荷兰《斯高帕斯数据库》（Scopus）、美国《乌里希期刊指南》（Ulrich’s Periodicals Directory）、世界卫生组织西太平洋地区医学索引（WPRIM）、波兰《哥白尼索引》(IC)、英国《质谱学通报(增补)》（MSB-S）、日本科学技术振兴机构数据库（JST)、美国剑桥科学文摘社（CSA/ProQuest）数据库等国际著名检索系统收录。本刊被收录为国家科技部“中国科技论文统计源期刊”（中国科技核心期刊）。经中国科学文献计量评价研究中心和中国学术期刊（光盘版）编委会认定，《中草药》杂志为“中国科学引文数据库来源期刊”和“中国学术期刊综合评价数据库来源期刊”，并由中国知网独家全文收录。本刊主要报道中草药化学成分；药剂工艺、生药炮制、产品质量、检验方法；药理实验和临床观察；药用动、植物的饲养、栽培、药材资源调查等方面的研究论文，并辟有中药现代化论坛、专论、综述、新产品、企业介绍、学术动态和信息等栏目。承蒙广大作者、读者的厚爱和大力支持，本刊稿源十分丰富，为了缩短出版周期，增加信息量，本刊自2011年1月起由A4开本每期168页扩版为208页，定价35.00元。国内邮发代号：6-77，国外代号：M221。请到当地邮局订阅。如有漏订者，可直接与本刊编辑部联系。欢迎广大作者踊跃投稿，欢迎广大读者订阅，欢迎与中外制药企业合作，宣传推广、刊登广告（包括处方药品广告）。中草药杂志社网上在线投稿、审稿、查询系统已开通，欢迎广大读者、作者、编委使用。
癌症基因组学的三大统计陷阱
时间：2025-08-14 17:06:49
在生物医学研究中，癌症基因组学因其复杂的分子机制和高通量数据的爆炸性增长，成为统计陷阱的高发领域。从公共数据库（如TCGA、GEO）提取的基因表达数据，到临床转化研究中的靶向治疗响应分析，每一步都可能因方法学疏漏导致结论偏差。本文将聚焦三大核心问题：P值操纵的隐蔽性、可重复性危机的根源，以及方法学规范的关键作用。
P值操纵：从数据挖掘到选择性报告
在癌症基因组学中，P值常被误用为“显著性通行证”。例如，通过t检验比较肿瘤与正常组织的基因表达差异时，研究者可能对同一数据集进行多次检验（如上万次基因的差异分析），却未校正多重假设检验带来的假阳性率膨胀。这种“钓鱼式分析”类似于在黑暗森林中盲目射击——即使没有真实效应，也会有偶然命中的目标。更隐蔽的做法是选择性报告：仅展示P值显著的基因（如TP53、KRAS等高频突变基因），而忽略未达标的其他结果。这种操纵导致TCGA等数据库中部分“驱动基因”的结论难以在独立队列中复现。
可重复性危机：技术噪声与生物异质性的双重陷阱
基因表达数据的可重复性问题常源于技术层面与生物学层面的混淆。例如，RNA-Seq数据虽能检测低丰度转录本，但不同实验室的建库方法（如polyA富集与核糖体RNA去除）会导致同一基因的定量值差异高达20%。这就像用不同品牌的尺子测量同一物体——结果必然存在系统偏差。此外，肿瘤样本的异质性（如HRD阳性与阴性患者的PARPi响应差异）若未被预先分层，ANOVA分析可能掩盖亚群特异性效应。回归分析中忽略批次效应（如测序平台差异）更会放大虚假关联。
方法学规范：从预处理到模型选择的系统性方案
解决上述问题需建立全流程质控体系。数据预处理阶段，异常值剔除应结合生物学意义（如拷贝数变异导致的极端表达值），而非单纯依赖统计阈值。标准化方法需匹配数据类型：RNA-Seq适用TPM/RPKM消除测序深度影响，而芯片数据需RMA算法校正背景噪声。在统计建模时，针对癌症基因组学的“高维小样本”特性，建议采用弹性网络回归（结合L1/L2正则化）替代传统线性回归，以平衡特征选择与过拟合风险。临床转化研究中，HRD状态评估需同步报告检测方法（如Myriad MyChoice CDx与实验室自建方法的敏感性差异），避免技术偏倚误导治疗决策。
癌症基因组学的统计陷阱本质上是数据复杂度与人类认知局限的碰撞。通过强化方法透明度（如预注册分析计划）、采用鲁棒性算法（如非参数检验替代t检验），以及推动数据共享（如GEO的原始数据上传规范），方能将“陷阱”转化为推动精准医疗的基石。