血管生成实验数据分析

前言

血管生成实验作为一种简约而高效的体外研究方法，旨在筛选具备抑制或促进血管形成潜力的物质。这些效应可通过精确量化的参数进行评估，诸如新生血管的长度，以及在基质胶基质上形成的血管环的数量等客观指标。

为确保血管生成实验能产出准确且可重复的结果，必须在实验设计、执行及后续分析的全过程中，审慎考虑多个关键方面。本应用指南旨在为从血管生成实验中采集的数据提供系统化分析框架，并深入解析这些数据背后的生物学意义。

血管生成实验的关键分析指标

术语「血管」用于描述在已形成的网络中可见的细胞束，这并不代表这些细胞束具有内部腔道。如图 2，从血管网络的相差显微镜镜检图像中可提取出四个关键的量化分析指标：

• 细胞覆盖面积（单位：%，以蓝色区域标示）
• 管长（单位：px，以红线标示）
• 环路数（单位：个，以黄色数字标示）
• 分支点数（单位：个，以白点标示）

在实验过程中，上述关键指标展现出显著的相关性，因此，实验者不妨仅从中选择一个指标作为分析基础——在本应用指南中，特选定管长作为衡量血管生成的关键指标，以简化分析过程并保持科学严谨性。

图 2：血管生成实验的关键分析指标

数据解读

血管生成是一个错综复杂的生理过程，其中交织着多种生化反应与信号通路。为确保统计分析的准确性和代表性，强烈建议在每个处理条件下至少设置 3 个平行重复。

为了获取可靠的数据及平均值，推荐实施多孔分析策略，即针对每种实验条件进行多次重复测量。具体而言，每个分析孔应独立记录管长度值，随后计算每种条件下所有测量值的平均值及标准差（standard deviation）。理想情况下，同一载玻片、相同条件下收集的数据点间标准差应控制在 10% 以内。

图 3 展示了在 Matrigel 基质胶上，两种不同条件（条件 1 与条件 2）下培养的 HUVEC 细胞的总管长变化。这些图像通过搭载于相差显微镜上的 ibidi 载物台上培养箱捕获，针对每种条件，均在四个时间点（0 h、4 h、6 h 及24 h）对 8 个独立孔进行了成像记录。

随后，将各个数据点整合并展示在箱线图中，以便于直观分析数据分布。对于统计分析，可采用诸如方差分析（ANOVA）或 t 检验等方法，这些方法能够有效地检验不同条件下数据点之间的差异。具体而言，t 检验能够评估两个独立数据集（其差异遵循 t 分布）之间是否存在统计学上的显著差异，从而为我们提供关于数据差异是否显著的科学依据。