肿瘤生长抑制分析：先定义 TGI，再计算纵向变化

02实验原理

先以每只动物的固定基线 V0 计算变化 ΔV＝Vt−V0；本例 TGI＝[1−均值(ΔV处理)/均值(ΔV对照)]×100%。这与 1−均值(Vt处理)/均值(Vt对照) 不同。若对照增长近零、为负或大量缺失，本公式可能不稳定，不能强行解释。

04材料与仪器

• 动物 ID、体积原始值、分组受限密钥与批准终点/失访记录。
• 电子表格或已验证分析工具、预设分析计划与只读备份。
• 可回溯 L/W 测量、日期与公式版本的源数据。

05配液与用量

06时间安排

07开始前的准备

把“处理”“对照”先换成中性组码进行数据核对；按计划确定分析日期而非挑曲线分开最大的一天。检查多肿瘤、双侧病灶及同笼关联如何归并；一只动物有两个病灶不自动得到两个独立 n。先用下面教学表练习，再加载项目副本。

08逐步操作

1. 复制原始数据为只读归档，保留动物、病灶、日期、L/W 或原体积和单位，不覆盖历史更正记录。
2. 核对体积统一为 mm³、时间统一为相对基线天数；若只有日期，按预设时间窗映射，不能把偏离时间自动改成准点。
3. 根据预设规则确定每只动物 V0；基线丢失须单独标记并依计划处理，不能拿组平均基线冒充个体值。
4. 建立 ID+时间点唯一键，确认重复测量是技术复测还是重复录入；按原测量规则汇总，留存全部源值。
5. 列出缺失、福利终止、技术失败和计划结束，分别记录；动物提前退出常与病情有关，不能简单视为随机缺失。
6. 先计算每只动物 RTV＝Vt/V0 与 ΔV＝Vt−V0；V0 必须大于零。RTV 是比值无单位，ΔV 保留 mm³。
7. 使用下方教学表独立算出：对照 C1/C2 增长均为 300 mm³，处理 T1/T2 均为 120 mm³，所以两组平均增长为 300 与 120。
8. 代入本例公式 TGI＝(1−120/300)×100%＝60%。另算终点 T/C 抑制为 1−220/400＝45%，说明两定义不能混用。
9. 正式研究按预定估计对象计算组汇总与不确定性；少量教学动物不能支持显著性或外推结论。纵向数据可用适合重复测量与缺失机制的模型，必要时请统计人员复核。
10. 若对照平均增长接近零、为负或处理组缩小，原样报告组成值和公式适用性；TGI 可超出 0–100%，不截断成漂亮百分比。
11. 绘制个体轨迹并标出实际观测、缺失及退出时点；均值线旁显示每时间点可用动物数，不能连线伪装缺失实测。
12. 锁定清理表与代码后按计划解盲；结果中同时写公式、基线、终点、n 的定义、排除和退出情况。探索性新算法须单独标注。

09结果判断与质控

下表全为人工教学数据，Day7 只代表演算时间点。

本表算得增长量 TGI 60%，终点 T/C 抑制 45%；它们回答的问题不同，均不代表真实疗效。

10实验记录模板

11常见问题与排错

60% 与文献公式结果不同

回查文献是否以终点体积、相对体积或增长量计算；逐项比较定义，不能仅沿用“TGI”名称。

提前终止的动物都没进终点均值

审查选择偏倚，报告退出原因与各时点 n；不能删掉生长最快的个体后宣称疗效更好。

组均值的比值等于个体比值均值吗

一般不等。先锁定计算层级与定义，保留动物层级数据，避免跨层级混算。

12参考资料

• Workman 等，2010：癌症动物研究指南：模型负担、研究设计与终点原则；本篇 TGI 公式为明确声明的教学分析定义，不是所有研究统一定义。
• ARRIVE 2.0：设计、随机/盲法、排除和福利报告要求。