傳統做法：熬夜翻書、搜文獻、寫腳本、套模板，再被導師打回重改。
2025 新做法：打開瀏覽器，輸入一條 prompt，30 秒 后拿到一份直接可提交的實驗設計 PDF，對照組樣本量、隨機化方案、統計方法甚至經費預算全幫你算好。

背后的功臣，正是今天的主角：DeepSeek R1 —— 一個把“實驗設計”做成 SaaS 的開源推理大模型。
本文將手把手演示如何用它 一鍵生成對照組與統計方法模板，并給出可直接落地的腳本、Prompt 清單和踩坑筆記。讀完你將獲得：

• 一條 200 字符以內的萬能 Prompt
• 覆蓋 4 大場景（動物實驗、臨床試驗、A/B 測試、社會調查）的 JSON Schema
• 可對接 Overleaf、Typora 的自動化渲染腳本
• 免費白嫖的 API 額度領取方式

2. DeepSeek R1 是什么？為什么它能做實驗設計

R1 的核心技術亮點在 GRPO（Group Relative Policy Optimization）：

• 不需要額外的 Critic 網絡，顯存占用直降 40 %；
• 組內獎勵對比，天然適合“對照組 vs 實驗組”這種二選一任務；
• 冷啟動+強化學習 兩階段訓練，既保證可讀性又保證數理嚴謹性。

簡單說：它擅長在多方案中自動挑選最優解，恰好就是實驗設計最需要的技能。

3. 30 秒上手：一條 Prompt 生成完整方案

3.1 打開 Playground

1. 登錄 https://platform.deepseek.com → API Keys → 創建 key（免費 10 元額度）。
2. 進入 Playground → 選擇模型 deepseek-reasoner（即 R1）。

3.2 萬能 Prompt 模板

你是一名資深生物統計學家。請基于下列要素生成實驗設計報告：
- 研究類型：{type}
- 主要終點：{endpoint}
- 預期效應量：{effect_size}
- 顯著性水平 α：0.05
- 檢驗效能 1-β：0.8
- 失訪率：10 %
- 輸出格式：JSON Schema（含對照組樣本量、隨機化方法、統計檢驗、缺失值處理、經費預算）
- 語言：中英雙語

3.3 實操演示

示例 prompt（小鼠腫瘤藥效實驗）

你是一名資深生物統計學家……  
研究類型：小鼠皮下移植瘤藥效實驗  
主要終點：腫瘤體積 TGI (%)  
預期效應量：35 %

R1 返回（節選）

{
  "study_design": "Parallel 2-arm",
  "control_group": {
    "n_per_arm": 18,
    "randomization": "stratified block (tumor volume)",
    "drug": "vehicle, same volume"
  },
  "statistical_method": {
    "hypothesis": "Two-sided t-test on day 21 TGI",
    "power_analysis": "G*Power 3.1.9.7, effect size d=1.12",
    "multiple_testing": "None"
  },
  "missing_data": "Mixed model repeated measures (MMRM)",
  "budget": { "mice": 1800 USD, "drug": 1200 USD, "histology": 900 USD }
}

復制 → 粘貼到 Overleaf → 直接生成 PDF，全程 30 秒。

4. 進階：把模板做成自動化流水線

4.1 API 調用代碼（Python）

import requests, json, os

API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API")
url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "deepseek-reasoner",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a biostatistician..."},
    {"role": "user", "content": open("prompt.txt").read()}
  ],
  "response_format": { "type": "json_object" },
  "max_tokens": 4000
}
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}

resp = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
design = json.loads(resp.json()["choices"][0]["message"]["content"])
json.dump(design, open("design.json", "w"), indent=2, ensure_ascii=False)

4.2 Typora → PDF 一鍵渲染

安裝插件 pandoc-fignos 后，執行：

python render.py design.json template.md  # 生成 filled.md
pandoc filled.md -o report.pdf --pdf-engine=xelatex

render.py 完整源碼（可直接保存使用）：

#!/usr/bin/env python3
import json, sys, re, os

def load_schema(file):
    return json.load(open(file, encoding='utf-8'))

def fill_template(design, tpl):
    md = open(tpl, encoding='utf-8').read()
    for k, v in design.items():
        placeholder = "{{" + k + "}}"
        if isinstance(v, (dict, list)):
            v = json.dumps(v, ensure_ascii=False, indent=2)
        md = md.replace(placeholder, str(v))
    return md

if __name__ == "__main__":
    design_file, template_file = sys.argv[1], sys.argv[2]
    design = load_schema(design_file)
    filled = fill_template(design, template_file)
    out_file = template_file.replace(".md", "-filled.md")
    open(out_file, "w", encoding='utf-8').write(filled)
    print("Filled template written to", out_file)

template.md 示例（節選）：

# 實驗設計報告

## 1 研究設計
- 類型：{{study_design}}
- 對照組樣本量：{{control_group.n_per_arm}}

## 2 統計方法
- 假設檢驗：{{statistical_method.hypothesis}}
- 功效分析：{{statistical_method.power_analysis}}

5. 四大場景實戰案例

5.1 動物實驗：小鼠皮下移植瘤

• 痛點：腫瘤體積分布右偏，t-test 容易假陽性。
• R1 解決：
  • 先用 Box-Cox 變換 λ=0.32 處理數據；
  • 再用 線性混合效應模型 (lme4) 控制籠位隨機效應；
  • 輸出 R 代碼可直接跑：

library(lme4)
lmer(log(tumor) ~ group * time + (1|mouse) + (1|cage), data=df)

5.2 臨床試驗：抗腫瘤 II 期

• 背景：單臂 ORR 45 %，對照 25 %，想節約樣本。
• R1 方案：
  • Simon 二階段設計：第一階段 17 例，若反應 ≤5 例則提前終止；
  • α=0.1, β=0.2；
  • 期中分析時間點、經費預算一并給出。

5.3 A/B 測試：互聯網產品

• 場景：新功能上線，預期 7 日留存相對提升 8 %。
• R1 輸出：

{
  "study_design": "Bayesian sequential A/B",
  "control_group": { "n_per_arm": 6820 },
  "statistical_method": {
    "prior": "Beta(1,1)",
    "stopping_rule": "Posterior prob > 0.95",
    "expected_duration": "14 days"
  }
}

5.4 社會調查：心理健康問卷

• 目標：估計 PHQ-9 均值差異，Cohen’s d=0.2。
• R1 輸出：

{
  "study_design": "Cross-sectional 3-stage stratified PPS",
  "control_group": { "n_per_arm": 392 },
  "statistical_method": {
    "weight": "raking on age/sex/region",
    "analysis": "svyglm with survey package"
  }
}

6. 10 條即用 Prompt 清單

7. 踩坑與 FAQ

8. 未來展望：實驗設計 Agent 2.0

DeepSeek 官方透露，R2 將集成 Code Interpreter，預計 2025 Q4 發布。屆時可直接：

• 上傳原始 .csv → 自動清洗 → 輸出 Protocol + SAP（Statistical Analysis Plan）
• 對接 REDCap、Medidata 等 EDC 系統，一鍵建庫
• 實時監測招募進度，動態重算樣本量（類似 Bayesian RAR）

9. 結語：把實驗設計交出去，把創造力留給自己

從 1990 年的 GraphPad 到 2025 年的 DeepSeek R1，工具迭代的目標始終是讓科學家回歸科學本身。
當你可以用一杯咖啡的時間完成原本三周的方案撰寫，你就擁有了更多精力去思考：

• 為什么這個靶點值得做？
• 哪個臨床需求還沒被滿足？
• 下一個諾獎級的問題在哪里？

工具只是杠桿，問題才是支點。
現在就打開 DeepSeek Playground，用本文的 Prompt 生成你的第一份自動化實驗設計吧！

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