Cette semaine nous avons sélectionné un article de Ramasamy et collègues publié dans
Nature le 20 Mars 2014 (PMID: 24647000). Les auteurs utilisent élégamment des approches
génétiques et moléculaires pour suggérer que, contrairement à son action anti-angiogénique
connue, la voie Notch a une influence pro-angiogenique dans l'os, ce qui stimule
l'ostéogenèse. Quoique non dépourvue d'erreurs, le bon niveau en biostatistiques dans cet
article devrait être vu plus souvent dans les journaux à haut impact et dans Nature en
particulier. Nous avons aimé: (1) la qualité du paragraphe statistique, qui reprend clairement
la politique des auteurs en matière d'aveuglement expérimental, randomisation et valeurs
aberrantes ainsi que le seuil alpha (0.05) et le logiciel statistique utilisé; (2) les corrections
pour multiple comparaisons dans les Fig 3 et 4 utilisant une analyse de variance à un facteur
(ANOVA) suivie d'un test de Bonferroni. La correction de Bonferroni est très conservative
(réduit les chances de détecter une différence) en comparaison d'autres corrections, les
effets observés ont ainsi une bonne probabilité d'être réels; (3) la présentation des p-values
et tailles d'échantillon exactes dans les figures et légendes, qui permettent au lecteur de
discuter les résultats de manière critique.

Une mention spéciale doit être faite à propos de la présentation et de la discussion de la Fig
4a, dans lesquelles les auteurs concluent que les contenus de différents ARNm sont
augmentés, alors qu'un seul (Nog) montre une augmentation significative (p=0.0369). Les
auteurs n'affirment pas que ces augmentations soient "statistiquement significatives", de ce
fait leurs conclusions sont valides. Bien trop souvent (en réalité presque invariablement) les
chercheurs ne se réfèrent qu'aux p-values pour conclure, ignorant la magnitude de l'effet
(effect size) et la signification réelle de la p-value (risque de conclure à une absence de
différence de manière erronée).

Cependant, nous pensons que la présentation des données peut être améliorée. L'usage
inadapté de l'erreur standard (SEM, somme des écarts à la moyenne) pour montrer la
variabilité dans les Fig 1j, 1k, 2f, 2k, 3e, 4a, 4b et l'usage systématique des graphiques en
barres induisent le lecteur en erreur. Nous suggérons de montrer les valeurs individuelles
avec les écarts types pour la variabilité. De plus, la puissance statistique est faible dans
l'ensemble, ce qui conduit probablement aux résultats non-significatifs de la Fig 4a. Enfin, il y
a apparemment de possibles violations des prérequis paramétriques (normalité incertaine,
possible inégalité des variances) dans certains groupes de données (Fig 1j and 1k).
En conclusion, en dépit de certaines erreurs, les biostatistiques dans cet article sont de très
bonne qualité.

L'équipe Biotelligences


Commentaire des auteurs:
“We are very pleased that our research article is being highlighted by  Biotelligence. While the amount and complexity of biological research  data are rapidly increasing, sample size in studies involving animal models is limited by factors such as availability, costs and, most  importantly, ethics. The valuable comments and suggestions provided by the biostatistics experts will surely facilitate the design of future studies.”
Saravana Ramasamy, Anjali Kusumbe, Ralf Adams

Pour ce premier Biotelligences Fortnight, nous avons sélectionné un article (Lien) récent de Neuner et collègues publié dans Nature Communications le 28 Mai 2014 (PMID: 24867427). Ce travail suggère qu'une forme pathologique d'alpha-synucleine (incriminée dans la maladie de Parkinson) empêche, dans le bulbe olfactif de souris, l'intégration fonctionnelle des neurones générés à l'âge adulte incluant la survie, l'arborisation et la bonne intégration synaptique.  Il manque une démonstration comportementale d'une altération olfactive mais les expériences sont montrées dans un article lié publié récemment par le même groupe (PMID: 24488133). Les standards d'analyse et de présentation statistique sont inhabituellement élevés. Nous avons tout particulièrement apprécié: (1) La présence d'un paragraphe statistique complet, qui inclut la divulgation de l'aveuglement et randomisation expérimentaux ainsi que de la valeur du seuil alpha (0.05); (2) Les corrections faites pour les comparaisons multiples utilisant des analyses de variances (ANOVA) à un ou deux facteurs suivies de tests Tukey-Kramer (qui ne présuppose pas d'identité de tailles d'échantillons) ou Bonferroni; (3) Le bon usage de barres d'erreur avec l'erreur standard qui montre la précision de mesure (comptages par exemple) et l'écart type qui montre la variabilité (pour quantifier des paramètres biologiques); (4) La divulgation des valeurs p exactes, tailles d'échantillon et erreurs dans chaque légende et dans le texte (plutôt que la seule signification comme vu dans la majorité des articles), qui ensemble permettent au lecteur de tirer ses propres conclusions.

Il est dommage que le logiciel statistique utilisé ne soit pas décrit, mais nous considérons que c'est un défaut mineur. De plus, la puissance statistique est peut-être trop faible pour détecter une différence lors de la comparaison entre les échantillons Contrôles et a-SYN KO dans les Figures 1, 2 et 3. Cependant, nous considérons que les contraintes statistiques font face aux contraintes matérielles (éthiques, faisabilité, coûts...) et en particulier le besoin de réduire le nombre d'animaux utilisés.

En conclusion, et en dépit de quelques imperfections statistiques, les auteurs font un usage avisé et transparent des biostatistiques dans cet article.

L'équipe Biotelligences

Commentaires des auteurs:
"We are delighted to hear that our research article was chosen for nomination and thank the biostatistics experts from Biotelligences for their judgment of our statistical design and valuable suggestions for further studies."

Prof. Dr. Jochen Herms