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基因芯片发展史

基因芯片的制备及应用摘要基因芯片技术是90年代中期以来快速发展起来的分子生物学高新技术是各学科交叉综合的崭新科学。其原理是采用光导原位合成或显微印刷等方法将大量DNA探针片段有序地固化予支持物的表面然后与已标记的生物样品中DNA分子杂交再对杂交信号进行检测分析就可得出该样品的遗传信息。基因芯片技术目前国内外都取得了较大的进展该技术可用于DNA测序基因表达及基因组图的研究基因诊断新基因的发现药物筛选给药个性化等等所以为二十一世纪生物医药铺平道路将为整个人类社会带来深刻广泛的变革促进人类早日进入生物信息时代。关键词基因芯片微阵列基因诊断药物筛选一、基因芯片的制备基本过程1 DNA方阵的构建选择硅片、玻璃片、瓷片或聚丙烯膜、尼龙膜等支持物并作相应处理然后采用光导化学合成和照相平板印刷技术可在硅片等表面合成寡核苷酸探针或者通过液相化学合成寡核苷酸链探针或PCR技术扩增基因序列再纯化、定量分析由阵列复制器或阵列机及电脑控制的机器人准确、快速地将不同探针样品定量点样于带正电荷的尼龙膜或硅片等相应位置上再由紫外线交联固定后即得到DNA微阵列或芯片。2 样品DNA或mRNA的准备。从血液或活组织中获取的DNA/mRNA样品在标记成为探针以前必须进行扩增提高阅读灵敏度。Mosaic Technologies公司发展了一种固相PCR系统好于传统PCR 技术他们在靶DNA上设计一对双向引物将其排列在丙烯酰胺薄膜上这种方法无交叉污染且省去液相处理的繁锁Lynx Therapeutics公司提出另一个革新的方法即大规模平行固相克隆这个方法可以对一个样品中数以万计的DNA片段同时进行克隆且不必分离和单独处理每个克隆使样品扩增更为有效快速。在PCR扩增过程中必须同时进行样品标记标记方法有荧光标记法、生物素标记法、同位素标记法等。3 分子杂交样品DNA与探针DNA互补杂交要根据探针的类型和长度以及芯片的应用来选择、优化杂交条件。如用于基因表达监测杂交的严格性较低、低温、时间长、盐浓度高若用于突变检测则杂交条件相反。芯片分子杂交的特点是探针固化样品荧光标记一次可以对大量生物样品进行检测分析杂交过程只要30min。美国Nangon公司采用控制电场的方式使分子杂交速度缩到1min甚至几秒钟。德国癌症研究院的Jorg Hoheisel等认为以肽核酸为探针效果更好。4 杂交图谱的检测和分析用激光激发芯片上的样品发射荧光严格配对的杂交分子其热力学稳定性较高荧光强不完全杂交的双键分子热力学稳定性低荧光信号弱不到前者的1/351/52不杂交的无荧光。不同位点信号被激光共焦显微镜或落射荧光显微镜等检测到由计算机软件处理分析得到有关基因图谱。目前如质谱法、化学发光法、光导纤维法等更灵敏、快速有取代荧光法的趋势。二、基因芯片的应用 1 测序基因芯片利用固定探针与样品进行分子杂交产生的杂交图谱而排列出待测样品的序列这种测定方法快速而具有十分诱人的前景。Mark chee等用含135000个核苷酸探针的阵列测定了全长为16.6kb的人线粒体基因组序列准确率达99。Hacia等用含有48000个寡核苷酸的高密度微阵列分析了黑猩猩和人BRCA1 基因序列差异结果发现在外显子11约3.4kb长度范围内的核酸序列同源性在98.2到83.5之间示了二者在进化上的高度相似。2基因表达水平的检测用基因芯片进行的表达水平检测可自动、快速地检测出成千上万个基因的表达情况。Schena等采用拟南芥基因组内共45个基因的cDNA微阵列其中14个为完全序列31个为EST检测该植物的根、叶组织内这些基因的表达水平用不同颜色的荧光素标记逆转录产物后分别与该微阵列杂交经激光共聚焦显微扫描发现该植物根和叶组织中存在26个基因的表达差异而参与叶绿素合成的CAB1基因在叶组织较根组织表达高500倍。Schena 等用人外周血淋巴细胞的cDNA文库构建一个代表1046个基因的cDNA微阵列来检测体外培养的T细胞对热休克反应后不同基因表达的差异发现有5个基因在处理后存在非常明显的高表达11个基因中度表达增加和6个基因表达明显抑制。该结果还用荧光素交换标记对照和处理组及RNA印迹方法证实。在HGP完成之后用于检测在不同生理、病理条件下的人类所有基因表达变化的基因组芯片为期不远了。 3 基因诊断从正常人的基因组中分离出DNA 与DNA芯片杂交就可以得出标准图谱。从病人的基因组中分离出DNA与DNA芯片杂交就可

以得出病变图谱。通过比较、分析这两种图谱就可以得出病变的DNA信息。这种基因芯片诊断技术以其快速、高效、敏感、经济、平行化、自动化等特点将成为一项现代化诊断新技术。基因诊断是基因芯片中最具有商业化价值的应用4 药物筛选如何分离和鉴定药的有效成份是目前中药产业和传统的西药开发遇到的重大障碍基因芯片技术是解决这一障碍的有效手段它能够大规模地筛选、通用性强能够从基因水平解释药物的作用机理即可以利用基因芯片分析用药前后机体的不同组织、器官基因表达的差异。如果再用m RNA 构建c DNA表达文库然后用得到的肽库制作肽芯片则可以从众多的药物成分中筛选到起作用的部分物质。或者利用RNA、单链DNA有很大的柔性能形成复杂的空间结构更有利与靶分子相结合可将核酸库中的RNA或单链DNA固定在芯片上然后与靶蛋白孵育形成蛋白质-RNA或蛋白质-DNA 复合物可以筛选特异的药物蛋白或核酸因此芯片技术和RNA库的结合在药物筛选中将得到广泛应用。在寻找HIV药物中Jellis等用组合化学合成及DNA芯片技术筛选了654536种硫代磷酸八聚核苷酸并从中确定了具有XXG4XX样结构的抑制物实验表明这种筛选物对HIV感染细胞有明显阻断作用。生物芯片技术使得药物筛选靶基因鉴别和新药测试的速度大大提高成本大大降低。基因芯片药物筛选技术工作目前刚刚起步美国很多制药公司已开始前期工作即正在建立表达谱数据库从而为药物筛选提供各种靶基因及分析手段。这一技术具有很大的潜在应用价值。5 给药个性化临床上同样药物的剂量对病人甲有效可能对病人乙不起作用而对病人丙则可能有副作用。在药物疗效与副作用方面病人的反应差异很大。这主要是由于病人遗传学上存在差异如药物应答基因导致对药物产生不同的反应。例如细胞色素P450酶与大约25广泛使用的药物的代谢有关如果病人该酶的基因发生突变就会对降压药异喹胍产生明显的副作用大约510的高加索人缺乏该酶基因的活性。现已弄清楚这类基因存在广泛变异这些变异除对药物产生不同反应外还与易犯各种疾病如肿瘤、自身免疫病和帕金森病有关。如果利用基因芯片技术对患者先进行诊断再开处方就可对病人实施个体优化治疗。另一方面在治疗中很多同种疾病的具体病因是因人而异的用药也应因人而异。例如乙肝有较多亚型HBV基因的多个位点如SP及C基因区易发生变异。若用乙肝病毒基因多态性检测芯片每隔一段时间就检测一次这对指导用药防止乙肝病毒耐药性很有意义。又如现用于治疗AIDS 的药物主要是病毒逆转录酶RT和蛋白酶PRO的抑制剂但在用药3-12月后常出现耐药其原因是rt、pro基因产生一个或多个点突变。Rt基因四个常见突变位点是Asp67→Asn、Lys70→Arg、Thr215→Ph e、Tyr和Lys219→Glu四个位点均突变较单一位点突变后对药物的耐受能力成百倍增加。如将这些基因突变部位的全部序列构建为DNA芯片则可快速地检测病人是这一个或那一个或多个基因发生突变从而可对症下药所以对指导治疗和预后有很大的意义。此外基因芯片在新基因发现、药物基因组图、中药物种鉴定、DNA计算机研究等方面都有巨大应用价值。基因芯片技术的出现不过短短几年时间其发展势头十分迅猛在生命科学的各个领域得到广泛地应用但其存在的缺陷也是相当明显的。首先是成本的问题由于芯片制作的工艺复杂信号检测也需专门的仪器设备一般实验室难以承担其高昂的费用其次在芯片实验技术上还有多个环节尚待提高如在探针合成方面如何进一步提高合成效率及芯片的集成程度是研究的焦点。而样品制备的简单化与标准化则芯片应用进一步普及的前提。虽然芯片技术还存在这样或那样的问题但其在基因表达谱分析、基因诊断、药物筛选及序列分析等诸多领域已呈现出广阔的应用前景随着研究的不断深入和技术的更加完善基因芯片一定会在生命科学研究领域发挥越来越重要的作用。

体外诊断试剂行业市场前景分析2012 2、行业发展趋势1体外生化诊断试剂发展趋势生化诊断试剂是指通过各种生物化学反应或免疫反应测定体内生化指标的试剂能够配合手工、半自动、全自动生化分析仪等仪器进行临床酶类、糖类、脂类、蛋白和非蛋白氮类、无机元素类、肝功能等指标的检测。国外生化诊断市场起步较早各类试剂品种齐全与试剂配套检测的生化分析仪已从半自动、低速全自动发展至目前的高速全自动器型。生化诊断在我

国起北京利德曼生化股份有限公司招股意向书281 步最早也是最早引进吸收国外先进技术和设备的诊断领域。由于生化分析仪的开放性在发展初期国内生化诊断领域的企业主要采取跟踪模仿国外技术生产试剂产品配套进口生化分析仪的方式切入市场并以产品性价比高和更贴近本土市场服务的优势扩大市场份额。从市场竞争格局来看经过多年发展我国在生化诊断试剂领域的自主创新能力已显著提升整体技术水平已基本达到国际同期水平并涌现出了一些具备与国际巨头竞争的企业。但由于以往国内一线城市三级医院配置进口高速生化分析仪较多且进口产品在技术和质量方面仍具备一定优势因此目前在一线城市三级医院等高端市场国外企业如罗氏、贝克曼等仍占主导优势其他市场则已普遍被国内企业占领。随着国内企业试剂产品技术质量的进一步提高以及生化分析仪自主开发能力的提升未来我国生化诊断试剂市场的国产化替代趋势将进一步增强。从市场需求发展来看由于生化诊断项目如葡萄糖、甘油三酯、胆固醇和胆红素等项目都是最基本的临床检验项目临床认可度高仪器和试剂的技术成熟操作简便分析时间短检验成本也是各类检验产品中最低的因此生化诊断试剂在整个体外诊断试剂市场中仍将保持较大份额。其次技术进步带来了生化诊断领域新检测项目的持续开发从而将为生化诊断试剂市场带来新增需求。目前生化诊断领域一个明显的趋势是由于胶乳增强免疫比浊和胶体金增强免疫技术的应用使全自动生化仪的检测灵敏大幅提高使得一些原本采用酶联免疫检测的项目可以在全自动生化分析仪上检测。再次随着我国医疗卫生体制改革的进一步推进县级医院全自动生化分析仪和基层医院半自动生化分析仪将逐渐普及生化诊断试剂市场整体需求规模将继续呈现高速增长。本项目对生化诊断试剂进行扩产顺应行业未来发展趋势。2体外免疫诊断试剂发展趋势随着检验医学的不断发展检验项目已由早期的酶类、离子、代谢物等物质逐渐向在疾病预防和监测中更加具有临床意义的体内小分子蛋白、激素、脂肪酸、维生素、药物等物质深入进而提升了对高灵敏度检测的需求在此背景下免疫诊断技术不断发展兴起。免疫诊断技术主要是通过抗原抗体的免疫反应来实现检测一般利用各种载体放大反映信号来增强检测的灵敏度并先后经历了放射北京利德曼生化股份有限公司招股意向书282 免疫、酶联免疫、时间分辨荧光、化学发光等主要技术变化我国免疫学检测也先后经历了类似历程①放射免疫技术在我国起源于上世纪60年代。高灵敏放射免疫技术的出现解决了以前难以测定的微量生物活性物质如激素的临床检测问题是医学生物学超微量分析的里程碑但由于存在试剂半衰期短、实验废液难以处理、污染环境等缺点已逐步退出在临床常规检验中的应用目前仅有少量应用。②酶联免疫技术在我国起源于上世纪70年代其不仅使免疫诊断成为一种非常简便的研究工具而且迅速应用于各种生物活性物质及标志物的临床检测并逐渐取代放射免疫技术。目前我国酶联免疫技术已基本达到国际先进水平是目前临床诊断主流应用品种生产厂家众多、竞争较为激烈。③时间分辨免疫技术在我国起源于上世纪80年代末其以稀土元素作为标记物灵敏度可与放射免疫技术媲美同时又可避免一般荧光技术所有的荧光寿命短、背景荧光高等缺陷但易受外源性稀土元素的干扰因此目前此方面的试剂和仪器厂家较少。④化学发光免疫技术是近10 多年发展起来的免疫技术其具有放射免疫的高灵敏度又具有酶联免疫操作简便快速的特点易于标准化操作试剂保质期长且测试中不使用有害物质从而成为非放射性免疫分析法中最有前景的方法之一。在欧美等发达国家化学发光技术发展已较为成熟并已取代酶联免疫成为免疫检测的主流方法。在我国大多数三甲医院由于检验样本量大成本相对较低化学发光已取代酶联免疫成为主流但试剂及仪器均由国际巨头提供而三甲以下医院尚处于推广期。随着国内企业化学发光免疫诊断试剂和配套仪器的成功开发试剂质量有了较好保障生产成本亦大幅降低化学发光免疫诊断试20 世纪60 年代70 年代80 年代90 年代技术变化酶联免疫ELISA 时间分辨荧光TRFIA 放射免疫RIA 时间轴化学发光CLIA 北京利德曼生化股份有限公司招股意向书283 剂在三甲以下医院正快速推广应用。本项目拟投产的体外免疫诊断试剂全部属于化学发光类符合行业未来发展

趋势。3、市场容量分析1体外诊断试剂行业整体市场容量分析我国体外诊断试剂行业正从产业导入期步入成长期市场发展前景良好。根据Kalorama Information《中国临床诊断市场分析2008》的预测2008-2012 年中国体外诊断市场规模增速将显著高于全球平均水平年复合增长率将保持在16左右。McEvoy Farmer 的市场报告《中国临床诊断市场2011》显示2010 年我国体外诊断市场规模为136.8 亿元其中体外诊断试剂市场规模约为99 亿元并预计未来数年将保持1520的增速。根据Kalorama Information 与McEvoy Farmer 的分析预测保守测算2012 年我国体外诊断试剂市场规模将超过133 亿元2015 年将实现翻番达到208 亿元因此市场成长空间广阔。针对市场容量问题尤其是为了解本次募投项目的市场前景及终端消费市场状况公司对全国各地的医院展开调研。为提高调研结果的准确性和有效性公司根据我国三级和二级医院的分布结构通过经销商网络发放调研问卷共300 份其中三级医院100 份、二级医院200 份收回问卷238 份其中三级医院90 份、二级医院148 份按调研完整性、准确性要求剔除后有效问卷为179 份其中三级医院73 份、二级医院106 份。调研内容主要为2009 年-2011 年医院实际和预计体外诊断试剂采购情况、检测项目收入情况以及化学发光诊断项目开展情况等。公司调研数据显示2010 年体外诊断试剂采购金额同比增长21.432011 年预计增长24.40高于Kalorama Information 与McEvoy Farmer 的预测增速并且二级医院增速高于三级医院。2生化诊断试剂市场容量分析2010 年我国体外诊断试剂整体市场规模保守测算达到99 亿元其中生化诊断试剂约占27因此2010 年我国生化诊断试剂约为26.7 亿元。Kalorama Information《中国临床诊断市场分析2008》预测未来数年生化诊断领域增长率为15。据此测算2012 年我国生化诊断试剂市场规模将超过35 亿元2015 年将接近54 亿元。此外Kalorama Information 还对各类型终端市场包括一级、二级、三级医院和私人医院、独立实验室等的需求分布和增长率做了估计生化诊断试剂和免疫诊断试剂主要消费终端市场集中在三级医院和二级医院这两个消费终端占到整个市场容量的85以上独立实验室年均增长率最高但基数较小。公司调研数据显示2010 年体外生化诊断试剂采购金额同比增长23.31 2011 年预计增长18.72高于Kalorama Information 与McEvoy Farmer 的预测增速显示体外生化诊断试剂仍然处于快速增长阶段。3免疫诊断试剂市场容量分析①免疫诊断试剂总体分析2010 年我国体外诊断试剂整体市场规模保守测算达到99 亿元其中免疫诊断试剂约占33因此2010 年我国免疫诊断试剂市场规模约为32.7 亿元。Kalorama Information《中国临床诊断市场分析2008》预测未来数年免疫诊断领域增长率18。据此测算2012 年免疫诊断试剂市场规模将达到近46 亿元2015 年将接近75 亿元。免疫诊断试剂的消费终端市场也主要集中在三级医院和二级医院。公司调研数据显示2010 年体外免疫诊断试剂采购金额同比增长24.23 2011 年预计增长24.52高于Kalorama Information 与McEvoy Farmer 的预测增速显示体外免疫诊断试剂处于快速增长阶段且二级医院免疫诊断试剂增长快于三级医院。②主要化学发光类诊断产品市场容量分析项目拟生产的化学发光诊断试剂包括肿瘤标志物、甲状腺激素和性腺激素等三大类别。肿瘤标志物检测产品主要用于肿瘤相关疾病的诊断检测。我国每年新增肿瘤患者200 万人、死亡130 万人现存约600 万肿瘤患者肿瘤标志物检测产品国内每年的市场需求约为2000 万人份市场容量约为5 亿元。本项目中肿瘤诊断试剂用于检测肿瘤标志物包括癌胚性抗原、肿瘤相关抗原、能被单克隆抗体识别的人肿瘤抗原、酶、癌基因及其产物等。甲状腺激素检测产品用于鉴别甲低症、甲亢症和甲状腺功能测定等领域。甲状腺激素的主要生理作用是促进物质与能量代谢促进生长及发育等过程。近年来甲亢发病率逐年增加由10 年前的1上升到2目前已成为各大医院内分泌科继糖尿病之后的第二大疾病。甲低症是典型的女性疾病男女发病比例为1:5研究发现城市30 岁左右的白领人群中有20左右的人有不同程度的甲状腺功能低下问题。本项目拟生产的甲状腺激素检测产品具有稳定的市场需求。性腺激素检测产品大部分也用于生殖方面检测性腺激素主要包括垂体泌乳素、促卵泡激素、促

黄体素和雌二醇等。资料显示育龄妇女妇科疾病发病率达70以上本项目拟生产的性腺激素检测产品市场容量较大。

信息材料-基因芯片简介

基因芯片 Gene Chip 羽【内容摘要】基因芯片技术是生物芯片的一种，它是生命科学领域里兴起的一项高新技术，它集成了微电子制造技术、激光扫描技术、分子生物学、物理和化学等先进技术。本文简要阐述了基因芯片的定义、特点、分类、工作原理及应用，并提出了基因芯片进一步发展所存在的问题。 Gene chip technology is a kind of biological chip which is a new technology integrating the microelectronics manufacturing technology, laser scanning technology, molecular biology, physics and chemistry and other advanced technology. Gene chip used a large number of specific oligonucleotide fragment or gene fragment as a probe, and fixed wafer, glass sheet, plastic sheet or nylon substrate fixed on the support which combined with the device for photoelectric measurement regularly form a two-dimensional array, and the probe will hybridize with the gene in labeled sample lead to the change electrical signal. The article describes the definition and characteristics of gene chip as well as the classification, working principle and application briefly. And put forward some existing problems for the further development of gene chip in the end. 【关键词】 Gene Chip DNA mRNA蛋白质遗传疾病核苷酸序列蚀刻打印【正文】一、生物芯片生物芯片是指将成千上万的靶分子（比如DNA、RNA或蛋白质等）经过一定的方法有序地固化在面积较小的支持物（如玻璃片、硅片、尼龙膜等）上，组成密集分子排列，然后将已经标记的样品与支持物上的靶分子进行杂交，经洗脱、激光扫描后，运用计算机将所得的信号进行自动化分析。这种方法不仅节约了试剂与样品，而且节省了大量的人力、物力与时间，使检测更为快速、准确、敏感，是目前生物检测中效率高、最为敏感和最具前途的

基因芯片发展史

生物芯片及应用简介

生物芯片及应用简介简介生物芯片（biochip）是指采用光导原位合成或微量点样等方法，将大量生物大分子比如核酸片段、多肽分子甚至组织切片、细胞等等生物样品有序地固化于支持物（如玻片、硅片、聚丙烯酰胺凝胶、尼龙膜等载体）的表面，组成密集二维分子排列，然后与已标记的待测生物样品中靶分子杂交，通过特定的仪器比如激光共聚焦扫描或电荷偶联摄影像机（CCD）对杂交信号的强度进行快速、并行、高效地检测分析，从而判断样品中靶分子的数量。由于常用玻片/硅片作为固相支持物，且在制备过程模拟计算机芯片的制备技术，所以称之为生物芯片技术。根据芯片上的固定的探针不同，生物芯片包括基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片、组织芯片，另外根据原理还有元件型微阵列芯片、通道型微阵列芯片、生物传感芯片等新型生物芯片。如果芯片上固定的是肽或蛋白，则称为肽芯片或蛋白芯片；如果芯片上固定的分子是寡核苷酸探针或DNA，就是DNA芯片。由于基因芯片（Genechip）这一专有名词已经被业界的领头羊Affymetrix公司注册专利，因而其他厂家的同类产品通常称为DNA微阵列(DNA Microarray)。这类产品是目前最重要的一种，有寡核苷酸芯片、cDNA芯片和Genomic芯片之分，包括二种模式：一是将靶DNA固定于支持物上，适合于大量不同靶DNA的分析，二是将大量探针分子固定于支持物上，适合于对同一靶DNA进行不同探针序列的分析。生物芯片技术是90年代中期以来影响最深远的重大科技进展之一，是融微电子学、生物学、物理学、化学、计算机科学为一体的高度交叉的新技术，具有重大的基础研究价值，又具有明显的产业化前景。由于用该技术可以将极其大量

基因芯片技术基础知识(概念、制备、杂交、应用及发展方向)

生物科学正迅速地演变为一门信息科学。最明显的一个例子就是目前正在进行的HGP （human genome project），最终要搞清人类全部基因组的30亿左右碱基对的序列。除了人的遗传信息以外，还有其它生物尤其是模式生物（model organism）已经或正在被大规模测序，如大肠杆菌、啤酒酵母、秀丽隐杆线虫以及中国和日本科学家攻关的水稻基因组计划。但单纯知晓生物基因组序列一级结构还远远不够，还必须了解其中基因是怎样组织起来的，每个基因的功能是什么，又是怎样随发育调控和微环境因素的影响而在特定的时空域中展开其表达谱的，即我们正由结构基因组时代迈入功能基因组时代。随着这个功能基因组学问题的提出（后基因组时代，蛋白组学）[1]，涌现出许多功能强大的研究方法和研究工具，最突出的就是细胞蛋白质二维凝胶电泳（2-D-gel）（及相应的质谱法测蛋白分子量）和生物芯片（Biochip）技术[2]。一．什么是基因芯片生物芯片，简单地说就是在一块指甲大小（1cm3）的有多聚赖氨酸包被的硅片上或其它固相支持物（如玻璃片、硅片、聚丙烯膜、硝酸纤维素膜、尼龙膜等，但需经特殊处理。作原位合成的支持物在聚合反应前要先使其表面衍生出羟基或氨基（视所要固定的分子为核酸或寡肽而定）并与保护基建立共价连接；作点样用的支持物为使其表面带上正电荷以吸附带负电荷的探针分子，通常需包被以氨基硅烷或多聚赖氨酸等）将生物分子探针（寡核苷酸片段或基因片段）以大规模阵列的形式排布，形成可与目的分子（如基因）相互作用，交行反应的固相表面，在激光的顺序激发下标记荧光根据实际反应情况分别呈现不同的荧光发射谱征，CCD相机或激光共聚焦显微镜根据其波长及波幅特征收集信号，作出比较和检测，从而迅速得出所要的信息。生物芯片包括基因芯片、蛋白质芯片、组织芯片。而基因芯片中，最成功的是DNA芯片，即将无数预先设计好的寡核苷酸或cDNA在芯片上做成点阵，与样品中同源核酸分子杂交[3]的芯片。基因芯片的基本原理同芯片技术中杂交测序（sequencing by hybridization, SBH）。

基因芯片的数据分析

基因表达谱芯片的数据分析基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析，通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类，最终整合杂交点的生物学信息，发现基因的表达谱与功能可能存在的联系。然而每次实验都产生海量数据，如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息，将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来，阐释生命特征和规律以及基因的功能，是生物信息学研究的重要课题[1]。基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析，假如分类还没有形成，非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法；假如分类已经存在，则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3]，我们对基因芯片数据分析方法分类如下。（1）差异基因表达分析：基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异，例如在正常细胞和肿瘤细胞中；（2）聚类分析：分析基因或样本之间的相互关系，使用的统计方法主要是聚类分析；（3）判别分析：以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版，通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法。 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验，可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分析，具体方法包括倍数分析、t检验、方差分析等。 1.1倍数变化(fold change, FC) 倍数分析是最早应用于基因芯片数据分析的方法[4]，该方法是通过对基因芯片的ratio值从大到小排序，ratio 是cy3/cy5的比值，又称R/G值。一般0.5-2.0范围内的基因不存在显著表达差异，该范围之外则认为基因的表达出现显著改变。由于实验条件的不同，此阈值范围会根据可信区间应有所调整[5,6]。处理后得到的信息再根据不同要求以各种形式输出，如柱形图、饼形图、点图等。该方法的优点是需要的芯片少，节约研究成本；缺点是结论过于简单，很难发现更高层次功能的线索；除了有非常显著的倍数变化的基因外，其它变化小的基因的可靠性就值得怀疑了；这种方法对于预实验或实验初筛是可行的[7]。此外倍数取值是任意的，而且可能是不恰当的，例如，假如以2倍为标准筛选差异表达基因，有可能没有1条入选，结果敏感性为0，同样也可能出现很多差异表达基因，结果使人认为倍数筛选法是在盲目的推测[8,9]。 1.2 t检验(t-test) 差异基因表达分析的另一种方法是t检验[10]，当t超过根据可信度选择的标准时，比较

基因芯片技术的应用现状及展望

基因芯片技术的应用现状及展望 1基因芯片 1.1基本概念和原理又称DNA 微阵列、DNA 芯片, 通过微加工技术和微电子技术在固体芯片表面构建成的微型生物化学分析系统,能够通过检测基因的丰度来确定基因的表达模式和表达水平。由于常用硅芯片或玻片作为固相支持物, 并且在制备过程中运用了计算机芯片的制备技术, 所以称为基因芯片技术。基因芯片的工作原理与核酸分子杂交的方法是一致的, 都是运用已知核酸序列作为探针与互补的靶核苷酸序列进行杂交, 然后通过信号检测进行定性和定量分析。与传统的核酸杂交不同的是基因芯片是在一微小的片基如硅片、玻片和塑料片等表面上集成了大量的核酸分子识别探针, 能够在同一时间内平行分析大量的基因, 进行大量信息的筛选与检测, 实现对生物样品快速、并行、高效地进行检测或医学诊断。 1.2研究背景 80 年代初, 科学家提出了固相核酸杂交的设想, Bains等首先对固相杂交DNA 测序进行了有益的探索; 其后, 俄罗斯、美国及英国的科学家分别报道了用杂交测定核酸序列的方法。1991 年, Affymetrix公司Fodor 等建立了原位光刻合成技术, 为寡核苷酸在片原位合成制作高密度基因芯片奠定了基础, 标志着核酸检测技术已发展到了一个新的阶段。1994年, 俄美科学家共同研制了用于B- 地中海贫血基因突变筛查的基因芯片, 测序的速度提高

了近1 000 倍, 被认为是一种全新的快速测序方法。鉴于基因芯片潜在的巨大商业价值, 90年代中期开始, 国外更多的商业公司加入了芯片开发的行列。1996 年底, Affymetr ix 公司推出可应用的基因芯片和较完整的芯片制造、杂交、扫描及数据分析系统, 其它如GeneralScanningInc、Telechem、Cartesian 等公司亦相继研制出芯片用激光共聚焦扫描仪及分析软件。到目前为止, 芯片技术在基础研究, 尤其是在基因表达方面已得到应用, 而在医学应用方面也已开发出少数基因诊断等相关芯片。但由于芯片和检测系统价格昂贵、专利及许多技术问题还有待解决, 因此目前尚未大规模的应用。在我国, 较早从事基因芯片研究的机构有清华大学、复旦大学、东南大学等。其中, 清华大学处于领先地位, 并得到国家重点支持。其它如东南大学在分子印章法制备高密度基因芯片、复旦大学在硅导电玻璃介质生物芯片制备、西安超群公司在三维立体基因芯片制造等方面也都取得了一定成果。 1.3基因芯片的分型视分类方法不同可以分为以下几种主要类型： a．无机片基和有机合成物片基的基因芯片 b．原位合成和预先合成然后点样的基因芯片 c．基因表达芯片和DNA测序芯片另外根据所用探针的类型不同分为cDNA微阵列（或cDNA微阵列芯片）和寡核苷酸阵列（或芯片），根据应用领域不同而制备的专用芯片如毒理学芯片（Toxchip）、病毒检测芯片（如肝炎病

基因芯片技术的应用和发展趋势

基因芯片技术的应用和发展趋势随着基因芯片技术的日渐成熟, 在功能基因组、疾病基因组、系统生物学等领域中得到了广泛的应用, 已经发表了上万篇研究论文, 每年发表的论文呈现增长的趋势. 芯片制备技术极大地推进了生物芯片的发展, 从实验室手工或机械点制芯片到工业化原位合成制备, 从几百个点的芯片到几百万点的高密度芯片, 生物芯片从一项科学成为一项技术, 被越来越多的研究者广泛运用. 各个实验室不断产生海量的杂交数据, 相同领域的研究者需要比较不同实验平台产生的数据, 作为基于分子杂交原理的高通量技术, 芯片实验的标准化、可信度、重现性和芯片结果是否能作为定量数据等问题成为所有的芯片使用者关心的课题. 迈阿密原则和微阵列质量控制系列研究回答了这两个问题. 迈阿密原则(Minimum Information About a Micro- array Experiment, MIAME, 微阵列实验最小信息量)提出了生物芯片标准化的概念, 该原则的制定使世界各地实验室的芯片实验数据可以为所有的研究者共享. 同时, 美国国家生物信息学中心(NCBI)和位于英国的欧洲生物信息学研究所(EBI)也建立了GEO ( https://www.wendangku.net/doc/027970031.html,/geo/)和ArryExpress (http:// ;https://www.wendangku.net/doc/027970031.html,/arrayexpress/)公共数据库, 接受和储存全球研究者根据迈阿密原则提交的生物芯片数据, 对某项研究感兴趣的研究人员可以下载到相关课题的芯片原始数据进行分析. 2006年美国FDA联合多个独立实验室进行了MAQC系列实验(micro array quality control, MAQC), 旨在研究目前所使用的芯片平台的质量控制. 该研究的12篇系列文章发表在2006年9月份的Nature Biotechnology 上, 用严格的实验分析了目前主流芯片平台数据质量, 芯片数据和定量PCR结果之间的相关性, 芯片数据均一化方法, 不同芯片平台之间的可重现性. 证明了不同芯片平台产生的数据具有可比性和可重现性, 各种芯片平台之间的系统误差远远小于人为操作和生物学样品之间本身的差异, 肯定了芯片数据的可信性, 打消了以往对芯片数据的种种猜疑, 明确了基于杂交原理的芯片同样可以作为一种定量的手段. 推动了生物芯片技术在分子生物学领域更广泛的应用. 生物信息学和统计学是在处理基因芯片产生的海量数据中必不可少的工具. 随着芯片应用的推进, 芯片数据分析的新理论和新算法不断地被开发出来, 这些方法帮助生物学家从海量的数据里面快速筛选出差异表达的基因. 一次芯片实验获得的是成千上万个基因的表达信息, 任何一种单一的分析方法都很难将所有蕴含在数据中的生物学信息全部提取出来, 从近年来生物信息学研究的趋势来看, 目前研究的重点开始转向芯片数据储存、管理、共享和深度信息挖掘, 旨在从芯片数据中获得更多的生物学解释, 而不再停留在单纯的差异表达基因筛选上。目前基因芯片的制备向两个主要方向发展. 第一, 高密度化, 具体表现为芯片密度的增加, 目前原位合成的芯片密度已经达到了每平方厘米上千万个探针. 一张芯片上足以分析一个物种的基因组信息. 第二, 微量化, 芯片检测样品的微量化, 目前芯片检测下限已经能达到纳克级总RNA水平, 这为干细胞研究中特别是IPS干细胞对单个细胞的表达谱研究提供了可能. 另一方面, 微量化也体现芯片矩阵面积的微量化, 即在同一个芯片载体上平行的进行多个矩阵的杂交, 大大减少系统和批次可能带来的差异, 同时削减实验费用. 微阵列技术改变了生物学研究的方法, 使得微量样品快速高通量的分析成为可能, 从单个基因的研究迅速扩展到全基因组的系统生物学研究. 微阵列技术帮助生物学研究进入后基因组时代, 研究成果层出不穷。 2001年国家人类基因组南方研究中心韩泽广博士研究小组利用cDNA芯片对肝癌和正常组织中的12393个基因和EST序列进行了表达谱筛查, 其中发现了2253个基因和EST在肝癌中发生了差异表达, 并对这些差异基因的信号通路进行了分析, 发现WNT信号通路在肝癌的发生中出现了表达异常. 2002年中国科学院神经科学研究所张旭博士研究组利用表达谱芯片对大鼠外周神经损伤模型背根神经节的基因表达进行了研

基因芯片数据功能分析

生物信息学在基因芯片数据功能分析中的应用 2009-4-29 随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面的研究发挥巨大的作用。它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划。生物信息学在基因组学中发挥着重大的作用, 而另一项崭新的技术——基因芯片已经成为大规模探索和提取生物分子信息的强有力手段，将在后基因组研究中发挥突出的作用。基因芯片与生物信息学是相辅相成的，基因芯片技术本身是为了解决如何快速获得庞大遗传信息而发展起来的，可以为生物信息学研究提供必需的数据库，同时基因芯片的数据分析也极大地依赖于生物信息学，因此两者的结合给分子生物学研究提供了一条快捷通道。本文介绍了几种常用的基因功能分析方法和工具：一、GO基因本体论分类法最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675 个Entrez Gene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。 EASE（Expressing Analysis Systematic Explorer）是比较早的用于芯片功能分析的网络平台。由美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发。研究者可以用多种不同的格式将芯片中得到的基因导入EASE 进行分析，EASE会找出这一系列的基因都存在于哪些GO分类中。其最主要特点是提供了一些统计学选项以判断得到的GO分类是否符合统计学标准。EASE 能进行的统计学检验主要包括Fisher 精确概率检验，或是对Fisher精确概率检验进行了修饰的EASE 得分（EASE score）。由于进行统计学检验的GO分类的数量很多，所以EASE采取了一系列方法对“多重检验”的结果进行校正。这些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假阳性率法（Benjamini falsediscovery rate）和靴带法（bootstraping）。同年出现的基于GO分类的芯片基因功能分析平台还有底特律韦恩大学开发的Onto-Express。2002年，挪威大学和乌普萨拉大学联合推出的Rosetta 系统将GO分类与基因表达数据相联系，引入了“最小决定法则”（minimal decision rules）的概念。它的基本思想是在对多张芯片结果进行聚类分析之后，与表达模式

基因芯片技术的研究进展与前景

基因芯片技术的研究进展与前景摘要关键词基因芯片，遗传性疾病，基因组计划，一、基因芯片技术的产生背景基因芯片技术是伴随着人类基因组计划而出现的一项高新生物技术。2001年6月公布了人类基因组测序工作草图；2002年出发飙了较高精确度和经过详细注解的人类基因组研究结果；2004年10月发表了已填补基因组中许多Gap片段的更精确的人类全基因组序列，标志人类基因组计划的完成和新时代的开始。随着人类基因组计划的开展，也同时进行了模式生物基因组测序工作。动物、植物、细菌及病毒基因组等测序工作都已取得重大进展。随着各种基因组计划的实施和完成（有的即将完成），一个庞大的基因数据库已经建成。怎样从海量的基因信息中发掘基因功能。如何研究成千上万基因在生命过程中所担负的角色；如何开发利用各种基因组的研究成果，将基因的序列与功能关联起来，认识基因在表达调控、机体分化等方面的生物学意义；解释人类遗传进化、生长发育、分化衰老等许多生命现象的奥秘；深入了解疾病的物质基础及发生、发展过程；开发基因诊断、治疗和基因工程药物并用来预防诊断和治疗人类几千种遗传性疾病……这些都将成为现代生物学面临的最大挑战。这样的背景促使人们研究和开发新的技术手段来解决后基因组时代面临的一系列关键问题。20世纪90年代初，为适应“后基因组时代”的到来，产生了一项新的技术，即以基因芯片为先导的生物芯片技术。二、基因芯片的概念基因芯片（又称DNA芯片、DNA微阵列）技术是基于核酸互补杂交原理研制的。该技术指将大量（通常每平方厘米点阵密度高于400 ）探针分子固定于支持物上后与有荧光素等发光物质标记的样品DNA或RNA分子进行杂交，通过检测每个探针分子的杂交信号强度进而获取样品分子的数量和序列信息，从而对基因表达的量及其特性进行分析。通俗地说，就是通过微加工技术，将数以万计、乃至百万计的特定序列的DNA片段（基因探针），有规律地排列固定于2cm2的硅片、玻片等支持物上，构成的一个二维DNA探针阵列，与计算机的电子芯片十分相似，只是在固相基质上古高度集成的不是半导体管，而是成千上万的网格状密集排列的基因探针，所以被称为基因芯片。三、基因芯片技术的分类 1 根据功能分类：基因表达谱芯片和DNA测序芯片两类。基因表达图谱芯片可以将克隆的成千上万个基因特异的探针或其cDNA片段固定在一块DNA芯片上，对于来源不同的个体、组织、细胞周期、发育阶段、分化阶段、病变、刺激（包括不同诱导、不同治疗手段）下的细胞内mRNA或反转录后产生的cDNA进行检测，从而对这个基因表达的个体特异性、组织特异性、发育阶段特异性、分化阶段特异性、病变特异性、刺激特异性进行综合的分析和判断，迅速将某个或某几个基因与疾病联系起来，极大地加快这些基因功能的确定，同时可进一步研究基因与基因间相互作用的关系，DNA测序芯片则是基于杂交测序发展起来的。其原理是任何线状的单链DNA或RNA序列均可裂解成一系列碱基数固定、错落而重叠的寡核苷酸，如能把原序列所有这些错落重叠的寡核苷酸序列全部检测出来，就可据此重新组建出新序列。 2 根据基因芯片所用基因探针的类型不同，可分为cDNA微阵列和寡核苷酸微阵

基因芯片数据处理流程与分析介绍

基因芯片数据处理流程与分析介绍关键词：基因芯片数据处理当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray) 的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。基因芯片的应用基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data) 后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。从raw data 取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将raw data 整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2 ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。

图一、整体分析流程。基本上raw data 取得后，将经过从最上到下的一连串分析流程。(1) Rosetta 软件会透过统计的model，给予不同的权重来评估数据的可信度，譬如一些实验操作的误差或是样品制备与处理上的瑕疵等，可已经过Rosetta error model 的修正而提高数据的可信值；(2) 移除重复出现的探针数据；(3) 移除flagged 数据，并以中位数对荧光强度的数据进行标准化(Normalized) 的校正；(4) Pearson correlation coefficient (得到R 值) 目的在比较技术性重复下的相似性，R 值越高表示两芯片结果越近似。当R 值超过0.975，我们才将此次的实验结果视为可信，才继续后面的分析流程；(5) 将技术性重复芯片间的数据进行平均，取得一平均之后的数据；(6) 将实验组除以对照组的荧光表现强度差异数据，取对数值(log2 ratio) 进行计算。找寻差异表现基因实验组与对照组比较后的数据，最重要的就是要找出显著的差异表现基因，因为这些正是条件改变后而受到调控的目标基因，透过差异表现基因的加以分析，背后所隐藏的生物意义才能如拨云见日般的被发掘出来。一般根据以下两种条件来筛选出差异表现基因：(i) 荧光表现强度差异达2 倍变化(fold change 增加2 倍或减少2倍) 的基因。而我们通常会取对数(log2) 来做fold change 数值的转换，所以看的是log2 ≧1 或≦-1 的差异表现基因；(ii) 显著值低于0.05 (p 值< 0.05) 的基因。当这两种条件都符合的情况下所交集出来的基因群，才是显著性高且稳定的差异表现基因。

基因芯片相关图像技术的简单介绍

本科课程论文基因芯片相关图像技术的简单介绍张大力 201330200125 指导教师邓继忠学院名称生命科学学院专业名称14生物科学2班论文提交日期2017年6月9日

摘要生物芯片是一种高效快速地生物学检测手段，以探针和底物的特异性结合为基本原理。其反应结果常常显示为荧光点阵列，往往具有信息量大，信息密度大的特点，人工难以识别和处理，因此多采用自动化手段进行处理，包括图像技术和计算机技术。本文简单介绍现有的几天芯片图像处理过程中所用到的图像技术。关键词：图像技术、生物芯片、基因芯片。

1 生物芯片简介生物芯片是20世纪90年代出现的一种将分子生物学/基因工程和芯片结合的一项技术，根据性能可分为功能芯片和信息芯片两大类。功能芯片是指在芯片上集成一系列反应所需的试剂和条件，在一块芯片生完成固定的，程序化的，复杂的反应，从而大大减少检测人员的劳动强度，并使检测过程快速方便。信息芯片又可以根据芯片探针和探测目标的不同分为基因芯片、蛋白芯片、细胞芯片、组织芯片等。[1]信息芯片是现在广泛使用的一类芯片，是在芯片基质材料上安装许多，基质可以是玻璃、金属、尼龙或者其他材料。基因芯片又是信息芯片中最常使用的。生物芯片上探针可与样品液体中的目标的特异性结合，结合的产物可以经过处理，在激光的照射下发出特定波长的荧光，如果没有发生结合的探针或者目标不会发出荧光。用特定的光照射反应后的芯片，使其上面发生特异性结合的部位发出荧光，再用技术手段取得此时芯片的图像。通过对芯片图像中荧光的位置，颜色、强弱进行分析可以推测基因芯片上探针发生反应的情况。进而得知样品中待测目标的情况，包括样品中某同可以和探针特异性结合的目标是否存在，含量、浓度是多少等，这些信息可以作为进一步判断的依据。 2 生物芯片图像信息的采集反应后经光源照射发出荧光的芯片包含我们所需要的信息，所谓基因芯片的扫描就是指将含有大量的以微阵列方式排列的生物杂交反应样点的基因芯片以图像的方式读取出来，且在保证样点信息的能够准确描述前提下，扫描图像转变成可供计算机处理的数字图像[2]。基因芯片以外的生物芯片的与基因芯片类似。常见的生物芯片扫描仪有两种分别是：CCD 系统扫描仪和激光共聚焦扫描仪，中CCD 扫描仪的应用较为广泛。[3]

生物芯片技术的研究现状及发展前景

学士学位论文(设计) 文献综述题目生物芯片技术的研究现状及发展前景Biological Chip Technology The Present Research Situation and Development Prospect 姓名学号院系专业生命科学院生物工程指导教师职称中国·武汉二○一二年三月

目录摘要................................................................................................................................I 关键词 ..............................................................................................................................I Abstract ............................................................................................................................II Key words ........................................................................................................................II 1 生物芯片技术的概念及类型 (1) 1.1生物芯片技术的概念 (1) 1.2生物芯片技术的分类 (1) 2生物新品技术的发展状况 (2) 2.1生物芯片技术国外状况 (2) 2.2生物芯片技术国内状况 (3) 3生物芯片技术的问题及发展方向 (3) 3.1生物芯片技术存在的问题 (3) 3.2生物芯片技术的发展方向 (4) 4结语 (4) 参考文献 (6) 致谢 (7)

Bioconductor基因芯片数据分析系列(一)：数据的读取

Bioconductor基因芯片数据分析系列（一）：R包中数据的读取 R软件的Bioconductor包是分析芯片数据的神器，今天小编打算推出芯片数据的系列教程。首先讲数据读取，以CLL数据包中的数据为例。打开R studio。 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.wendangku.net/doc/027970031.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) 图1.显示已经安装好Bioconductor了，版本为3.4 #打开CLL包 library(CLL)

图2.显示打开CLL成功

图3.右侧栏内可见看到目前载入的程序包 data(CLLbatch) #调用RMA算法对数据预处理 CLLrma<-rma(CLLbatch) #读取处理后所有样品的基因表达值 e<- exprs(CLLrma) #查看数据 e 我们可以看到，CLL数据集中共有24个样品（CLL10.CEL, CLL11.CEL, CLL12.CEL, 等），此数据集的病人分为两组：稳定组和进展组，采用的设计为两组之间的对照试验（Control Test）。从上面的结果可知，Bioconductor具有强大的数据预处理能力和调用能力，仅仅用了6行代码就完成了数据的读取及预处理。

Bioconductor基因芯片数据分析系列（二）：GEO下载数据CEL的读取首先得下载一个数据，读取GEO的CEL文件采用如下命令：登陆pubmed，找到一个你感兴趣的数据库

在底下栏目下载CEL文件打开R软件 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.wendangku.net/doc/027970031.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) >library(affy) >affybatch<- ReadAffy(celfile.path = "GSE36376_RAW") 请注意目录的路径，在window下，反斜杠‘\’要用转义字符“\\”表示。然后可以使用RMA或者MAS5等方法对数据进行background.correction, normaliztion, pm.correct等等一系列处理。如果你一切用默认参数，则可以使用如下命令： >eset<- rma(affybatch)，or eset<- mas5(affybatch) >exp<- exprs(eset) exp就是数字化的表达谱矩阵了请注意，rma只使用匹配探针（PM）信号，exp数据已经进行log2处理。mas5综合考虑PM和错配探针（MM）信号，exp数据没有取对数。下一期就得等到2017年春节期间啦，敬请期待~ 另外一种是直接利用GEO上面的GEO2R按钮里面的R script下载文件： # Version info: R 3.2.3, Biobase 2.30.0, GEOquery 2.40.0, limma 3.26.8 # R scripts generated Mon Dec 26 06:54:42 EST 2016 Server: https://www.wendangku.net/doc/027970031.html, Query: acc=GSE36376&platform=GPL10558&type=txt&groups=&color s=&selection=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX&padj=fdr&logtransform=auto&col umns=ID&columns=adj.P.Val&columns=P.Value&columns=F&c

基因芯片技术论文

生物技术导论 ——基因芯片技术

基因芯片技术摘要：基因芯片技术具有无可比拟的高效、快速和多参量特点，使其进行基因研究、法医鉴定、疾病检测和药物筛选等方面远远超过了传统方式方法在不远的将来，用它制作的微缩分析仪将广泛地应用于分子生物学、医学基础研究、临床诊断治疗、新药开发、司法鉴定、食品卫生监督、生物武器战争等领域。关键字：基因芯片简介、基因芯片的种类、基因芯片技术、基因芯片的应用技术举例及其应用领域一、基因芯片简介基因芯片（Gene Chip）通常指DNA芯片，其基本原理是将指大量寡核苷酸分子固定于支持物上，然后与标记的样品进行杂交，通过检测杂交信号的强弱进而判断样品中靶分子的数量，是在90年代中期发展出来的高科技产物。基因芯片大小如指甲盖一般，其基质一般是经过处理后的玻璃片。每个芯片的基面上都可划分出数万至数百万个小区。在指定的小区内，可固定大量具有特定功能、长约20个碱基序列的核酸分子（也叫分子探针）。二、基因芯片的种类基因芯片产生的基础则是分子生物学、微电子技术、高分子化学合成技术、激光技术和计算机科学的发展及其有机结合。根据基因芯片制造过程中主要技术的区别，以下是主要的三类基因芯片。（1）光引导原位合成技术生产寡聚核苷酸微阵列它采用了照相平板印刷技术技术结合光引导原位寡聚核苷酸合成技术制作DNA芯片，生产过程同电子芯片的生产过程十分相似。采用这种技术生产的基因芯片可以达到1×106/cm2的微探针排列密度，能够在一片1厘米多见方的片基上排列几百万个寡聚核苷酸探针。它不仅可用于寡聚核苷酸的合成，也可用于合成寡肽分子，为合成高密度核酸探针及短肽列阵提供了一条快捷的途径。（2）微电子芯片微电子基因芯片，其基质全部以硅、锗与基础的半导体材料，在其上构建25-400个微铂电极位点，各位点可由计算机独立或组合控制。它通过相似微电极的电场变化来使核酸结合，由于引入“电子严谨度”参数使芯片检测通过靶、探针序列特征和使用者要求来控制杂交过程中的严格性。（3）微量点样技术使用这种方法生产的芯片上探针不受探针分子大小种类的限制，能够灵活机动地根据使用者的要求制作出符合目的的芯片。由于对检测仪的要求很高，其使用范围受到很大限制

基因芯片综述

基因芯片文献综述摘要：基因芯片技术是伴随着人类基因组计划的实施而发展起来的生命科学领域里的前沿生物技术。目前，人们对疾病的分类和诊断的水平已经有了进一步的提高，基于基因芯片的特征选择技术在其中起到了关键性的作用。经过十几年的发展，基因芯片技术也在不断完善、成熟，并广泛运用于生命科学的各个领域。本文重点介绍基因芯片技术的进展、分类、应用领域及发展前景。关键词：基因芯片技术背景，分类，应用领域，展望 1．基因芯片技术背景 1.1技术背景 20世纪80年代启动的由多个国家参加的人类基因组计划，被称为是继曼哈顿原子计划、阿波罗登月计划之后的第三大科学计划，这个计划的完成对人类认识自身，提高健康水平，推动生命科学、医学、生物技术、制药业、农业等的发展具有极其重要的意义。随着人类基因组计划(Human Genome Project, HGP)的完成以及分子生物学相关学科的迅猛发展，极大地带动了人类疾病相关基因以及病原微生物基因的定位、克隆、结构与功能研究，基因芯片(gene chip)就是在这个背景下发展起来的一项分子生物学新技术[1]。 1.2基因芯片概念基因芯片即DNA芯片或DNA微阵列，大小如指甲盖一般，每个芯片的基而上都可以划分出数万至数百万个小区，在指定的小区内，可固定大量具有特定功能、长约20个碱基序列的核酸分子。它是把大量己知序列探针集成在同一个基片(如玻片、膜)上[2-4]，经过标记的若干靶核苷酸序列与芯片特定位点上的探针杂交，通过检测杂交信号，对生物细胞或组织中大量的基因信息进行分析。 1.3基因芯片特点其突出特点在十高度并行性、多样性、微型化和自动化。高度的并行性不仅可以大大提高实验的进程，而且有利于DNA芯片技术所展示图谱的快速对照和阅读。多样性可以在单个芯片中同时一进行样品的多参数分析，从而避免因不同实验条件产生的误差，大大提高分析的精确性。微型化可以减少试剂用量和减小反应液体积，降低实验费用。高度自动化则可以降低制造芯片的成本和保证芯片的制造质量[5]。1995年Science杂志首次报道了Schena等人用DNA微阵列技术并行检测拟南芥多个基因的表达水平。1994年第一张商业化基因芯片由Affymetrix公司推出。二．分类基因芯片有不同的分类方法： ①按其片基不同可分为无机片基芯片和有机合成片基芯片； ②按其应用不同，可分为表达谱芯片、诊断芯片、检测芯片； ③按其制备方法不同可分为原位合成芯片和合成后交联芯片(合成后点样芯片)；最常用的还是按载体上所点探针的长度分为cDNA芯片和寡核苷酸芯片两种。