数据分析的可变性(3)

基于二维或轮廓图(contourplot)的“模式识别”，即人们不再关注表达某种抗原(如CD19，CD33，CD34等)的细胞百分率为多少，而是更注重通过多参数分析来确定是否存在异常细胞群体。虽然室间质控可以保证不同的实验室对统一标本得到相同的结果。但对于白血病/淋巴瘤的“模式识别”，因任意两个患者的表现形式均有差别，也就不存在衡量正确与否的“金标准”。此时，室内质控则非常重要，即要保证机器处于良好的状态，使用标准化的试剂及客观的分析结果。 数据分析的最终质控步骤在于对数据的检验，即以单参数直方图、点图、轮廓图等多种形式分析比较数据，以确定结果的可靠性。视觉观察图形经常会使我们发现仪器、标本及标本处理过程中存在的某些问题。此外，数字结果有时可用“内部一致性”原则来校验。如在分析CD4时，在保证对淋巴细胞的设门标准(即淋巴细胞回收率>95%，淋巴细胞纯度>90%)的同时，还要保证CD3+/CD4+细胞与CD3+/CD8+细胞之和约等于CD3+细胞总数，且CD3+细胞(总T细胞)、CD19+细胞(总B细胞)及CD3-/CD(16+56)+细胞(总NK细胞)百分率之和近似于淋巴细胞门中淋巴细胞的纯度。此外，因在CD4表型分析或绝对计数时，在每个抗体反应管中均包含CD3抗体，所以分析比较每个管中的CD3+细胞百分率可以进一步对实验进行“内部一致性”的质控。

大头医生/