تبحث دراسات الخلايا الجذعية في كل شيء، بدءًا من التعبير الجيني ووصولًا إلى قدرات التمايز والإمكانات العلاجية. ونظرًا إلى هذا التنوع في أنواع البيانات وتعقيد التجارب، يتعين على الباحثين تحديد الاختبارات الإحصائية الأنسب لتحليل النتائج. وتؤدي كل من الأساليب المعلَمية وغير المعلَمية أدوارًا أساسية في تحليل بيانات الخلايا الجذعية.
تفترض الاختبارات المعلمية افتراضات بشأن معلمات المجتمع الإحصائي وتعتمد على بيانات موزعة توزيعًا طبيعيًا. وتُعد اختبارات مثل ANOVA واختبارات t وارتباط بيرسون من الأساليب المعلمية القياسية المستخدمة لمقارنة المتوسطات وتحديد الفروق بين المجموعات وتقييم العلاقات الخطية. وفي دراسات الخلايا الجذعية، يمكن استخدامها لتقييم نتائج مثل التعبير الجيني وأعداد الخلايا وبيانات PCR كمية وغيرها من القياسات البيولوجية المستمرة.
الاختبارات المعلمية والإجراءات اللامعلمية المناظرة
ومع ذلك، كثيرًا ما لا تتحقق افتراضات الاختبارات المعلمية في أبحاث الخلايا الجذعية. فكثيرًا ما تخالف البيانات التوزيع الطبيعي بسبب صغر أحجام العينات، والتوزيعات الملتوية الناتجة عن بيانات محدودة بالصفر مثل أعداد الخلايا، وتعقيد الأنظمة البيولوجية. وقد تحسّن التحويلات التوزيع الطبيعي في بعض الحالات. وإذا لم تفعل، تكون الأساليب اللامعلمية أكثر ملاءمة ومتانة.
لا تفترض الاختبارات اللامعلمية التوزيع الطبيعي ولا تضع افتراضات بشأن التوزيع. وهي تقارن الوسيطات بدلًا من المتوسطات، وتنظر إلى ترتيب الرتب بدلًا من القيم الدقيقة. ومن أمثلتها اختبار مان–ويتني U، واختبار ويلكوكسون للرتب الموقعة، وارتباط سبيرمان، واختبارات كروسكال–واليس. وتفيد هذه الاختبارات في أبحاث الخلايا الجذعية عند مقارنة مجموعتين، والبيانات المزدوجة، والارتباط، ومقارنة مجموعات متعددة باستخدام بيانات ترتيبية أو مستمرة.
قد يقيس الباحثون بيانات الخلايا الجذعية باستخدام مقاييس ترتيبية، مثل مراحل التمايز أو مقاييس التصنيف الذاتية. ولا يمكن تطبيق الاختبارات اللامعلمية القياسية مباشرةً على البيانات الترتيبية، لكن امتدادات مثل اختباري يونكهير-تربسترا وكوكران-أرميتاج تتيح تحليل الاتجاهات في البيانات الترتيبية.
من الاعتبارات الأخرى ما إذا كانت البيانات مقترنة أم غير مقترنة. وتتوفر من الاختبارات المعلمية مثل اختبارات t نسخ مقترنة وغير مقترنة. وينطبق هذا التمييز أيضًا على الاختبارات اللامعلمية؛ إذ يُستخدم اختبار الرتب الموقعة لويلكوكسون للبيانات المقترنة، واختبار مان–ويتني U للبيانات المستقلة. ويحدد تصميم البحث النسخة التي ينبغي تطبيقها في العلاج بالخلايا الجذعية للأمراض الأيضية.
غالبًا ما تتضمن تجارب الخلايا الجذعية الحديثة تقنيات عالية الإنتاجية مثل تسلسل RNA، الذي ينتج بيانات تعداد. وتجعل طبيعة التعداد هذه توزيعات بواسون أو ذي الحدين السالب أنسب من التوزيع الطبيعي. وتُعد النماذج الخطية المعممة بديلًا لنمذجة نتائج التعداد في بيولوجيا الخلية.
تتطلب الدراسات متعددة العوامل اهتمامًا خاصًا بالتفاعلات والتصاميم المتداخلة. ويُستخدم الاختبار ثنائي الاتجاه ANOVA في التحليلات المعلمية العاملية، لكن اختبار شيرر-راي-هير القائم على الرتب يستطيع التعامل مع البيانات غير الطبيعية ذات العاملين. أما البيانات المتداخلة، فتناسبها النماذج المختلطة أو اختبار كروسكال-واليس بوصفهما نهجين لامعلميين.
المعلمية واللامعلمية: توضيح المصطلحين
في جميع الحالات، ينبغي أن يسبق التحليلَ فحصٌ بياني واختبارٌ إحصائي لافتراضات التوزيع لتحديد مدى ملاءمة الأساليب المعلمية أو اللامعلمية. ويجب أن يظل علماء الخلايا الجذعية مرنين في اختيار الاختبارات الإحصائية الأكثر صلاحية لكل تجربة بناءً على خصائص البيانات.
في حين تتمتع الأساليب المعلمية بقوة أكبر عند استيفاء افتراضاتها، توفر الإجراءات اللامعلمية نتائج سليمة للبيانات غير ذات التوزيع الطبيعي. ويمكن أن تكون النماذج المعلمية أكثر حساسية في اكتشاف أحجام التأثير الصغيرة عند توافر عينات كافية. إلا أن عينات الخلايا الجذعية المحدودة، وهو أمر معتاد، تجعل الأساليب اللامعلمية غالبًا أكثر قدرة على تقديم استنتاجات متينة.
من الناحية المثالية، تُطبَّق التقنيات المعلمية واللامعلمية لتقييم بيانات الخلايا الجذعية تقييمًا شاملًا من زوايا متعددة. ويستفيد هذا النهج من اتساع نطاق الأدوات الإحصائية الحديثة لإنتاج نتائج ذات مغزى تصمد أمام التدقيق، إذ إن علاجات الخلايا الجذعية غالبًا ما تنتقل في نهاية المطاف إلى تجارب سريرية بشرية. ويُعد التصميم والتحليل الصارمان ضروريين لتعظيم إمكانات أبحاث الخلايا الجذعية.
