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“分别加入0、100、200、500、800、1000uol/L的索非布韦/维帕他韦，0作为空白对照组，随后每孔加入100uL细胞培养液。”
“弃掉培养液，每孔加入150uLDSO溶液，置摇床上100r/in避光振荡。”
“最后在酶标仪上将光谱调整至570n波长进行检测。”
实验室里，陆良飞快的将96孔板放置在酶标仪上，随着96孔板被吞入机器中，嗡嗡的声响从机器中传来。
紧接着一个个数据飞快的出现在了电脑屏幕上。
陆良并不着急将数据复制到自己的U盘中，他拉出一个excel表格，然后在表格上建立标准曲线。
R=
标准曲线无误。
陆良将所有的数据全部带入公式进行计算，然后拉出平均和方差。
“100、200、500uol/L的索非布韦/维帕他韦，从数据上来看没有太大的波动，看样子对肝细胞增殖没有太大影响。”
“800uol/L的索非布韦/维帕他韦，数据差异开始有些明显了，药物剂量过大还是会影响到肝细胞的增殖。”
“1000uol/L的索非布韦/维帕他韦就更不用说了，肝细胞都差不多要死透了。”
陆良看着数据思索起来。
大部分的试验，最后的结果都是追求一件事情，那就是显著性。
显著意味着有差异，意味着有变化，说明你的东西起作用了。
不显著，没差异，说明有你没你都一样。
但有的时候，不显著，也同样重要。
就比如说现在，现在的试验是检测药物对肝细胞的增殖是否有影响。
这个试验的结果自然是不显著更好。
结果不显著，说明药物吃下去之后，对肝脏中肝细胞不会产生太大的伤害。
如果这个数据显著的话，那才真正麻烦了。
药物吃下去，先不说对病毒情况如何，反正肝细胞是死的透透的。
“看样子，药物在低浓度剂量下，对肝细胞没有太大影响，但浓度一旦过高，多少还是会抑制肝细胞的增殖。”
看着屏幕上的数据，陆良在心中得出了一个大概的结论。
虽然这些数据还没有经过SPSS专业软件的分析，但只要对数字足够敏感，还是能看出些许端倪的。
既然第一部分的试验没有问题，那接下来就进入重点了，那就是看药物对病毒RNA的复制影响如何。
陆良扫了一眼时间，现在是中午12点了，吃完饭就可以开始最为关键的试验了。
在将东西收拾了一下，陆良就离开了实验室。
然而，陆良还只是刚走到自习室的门口，刚好听到自习室里传来了熟悉的声音，声音中掺杂着抱怨和谩骂。
“这家瑞迈医药怎么这么不要脸啊，这种事情还能怪到别人头上。”
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