实例 一款升压芯片的数据手册解读

实例一款升压芯片的数据手册解读

升压芯片的种类繁多，不同芯片的数据手册内容也不禁相同，如何正确的理解并读懂这些数据手册关系着是否能将电源做出最终正确的设计。在本文中，小编将以一款芯片的数据手册内容为例，对其内容进行分析，并对该款芯片的升压原理进行解读。

LM2577-ADJ开关电源芯片被整体整合在集成电路中，为反激变换开关调节器和前锋转换开关调节器提供电源并且控制这两个调节器。这个芯片可用于三中不同的输出电压，分别是12V、15V和可调电压。

LM2577-ADJ需要最少的外部器件，那些调节器有非常高的效率而且易于使用，被列在数据表上的是基础电感和反激变换开关调节器一起的被设计用来和那些转换调节器相互工作。在芯片中有一个3.0ANPN开关及其有关保护电路，组成的电流和热限制，锁定和馈线线路(设备)。其他特点包括52千赫的振动，不需要外部的频振元件，一个in-rush电流减少时的软启动方式，启动电流模式控制，有效阻止输入电压和输出负载电涌。

特性：

1、需要很少的外部组件。

2、NPN输出转换3.0A，能避开65V电压。

3、输入电压范围宽度：3.5V-40V。

4、为改善瞬态电流型操作而响应、线、电流限制条例。

5、52千赫内部振荡器。

6、Soft-start功能，减少in-rush起动电流。

7、输出电流限制开关保护、低、停工、热关机。

典型应用

生物芯片的市场分析

生物芯片的市场分析 全球市场总额很小 企业收入增长缓慢 全球的市场有多大？国内的市场又有多大？前景如何？现在国内没有公开的文章回答这些问题。国内的市场小，人们对生物芯片的技术和应用还没有普遍的认识。介绍生物芯片技术的论文、报告和新闻唾手可得，前几年投资炒作的文章也能找到几篇大作，但关于生物芯片的市场，现在国内还看不到一篇专题文章，也没有一家芯片公司或咨询公司做过有意义的市场调查；曾有公司在网上做过消费者调查，响应者却寥寥无几。我从网上找到了3家国际知名市场研究公司的公开数据，翻译过来，列举如下：2003年7月24日，国际知名的市场研究和数据分析公司Research and Markets公司发布了定价998美元的159页的报告《美国生物芯片和设备的市场和业务》，这份报告认为，2002年的全球生物芯片市场规模是11亿美元，将以19.5%的年平均增长率增长，2007年将达到27亿美元。2003年底，雷曼兄弟（Lehman Brother）公司发布的分析报告指出，全球芯片市场约有8亿美元的规模。2004年3月30日，英国伦敦的大型国际咨询公司Frost & Sullivan公司出版了价值4，950美元的关于全球芯片市场的分析报告：《世界DNA芯片市场的战略分析》。报告认为，全球DNA生物芯片市场每年平均增长6.7%，2003年的市场总值是5.96亿美元，2010年将达到9.37亿美元。 比较这3家公司估计的2003年生物芯片市场的市场规模：Frost & Sullivan公司仅考虑了生物芯片市场中的DNA芯片市场，为6亿美元；雷曼兄弟估计为8亿美，Research and Markets公司估计为13亿美元，我们发现，这3家单位估计的全球生物芯片市场总额的数据相差不远，在8-13亿美元，他们估计的数据体现了这个产业的客观市场规模应该在这个范围内。台湾生物芯片协会估计的市场是2003年为2.2亿美元，其中医疗芯片销售额6，500万美元，研究芯片销售额1.55亿美元，数额偏低，估计没有包括生物芯片仪器市场。 全球生物芯片霸主是以医药个体化为目标的Affymetrix公司，今年继续在全球市场上领先，很多专家估计其市场份额占全球1/3至1/2。如果我们清楚了Affymetrix公司的市场情况，也就知道了全球一半的市场。根据Affymetrix公司《2003年年度报告》披露的信息，我们能看到这个霸主的一些市场业绩。假设市场份额正如专家们所估计的那样，Affymetrix公司占了全球1/2至1/3的市场，按Affymetrix公司的营业额估算，2003年全球市场也就6-9亿美元左右。如果最近5年的市场增长速度保持下去，今后5年的全球市场增长2倍，至2008年，全球市

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。

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/6712901855.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/6712901855.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/6712901855.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

基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法

基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法 北京大学生命科学院 生物信息专业 王向峰 学号：10211058 摘要： 基因芯片技术已经广泛的应用于各种模式生物的功能基因组的研究中，应用芯片技术可以高效，高通量的检测基因表达行为。芯片数据分析中的标准化主要分为芯片内标准化和芯片间标准化，芯片内标准化根据目的不同可分为消除染色偏差的Lowess Normalization ，消除点样针头引起的空间差异的Print-tip Normalization 。常用的芯片间标准化有Quantile Normalization ，Global Normalization 。芯片数据分析中常见的聚类算法有分层聚类(Hierarchical clustering)、K 均值聚类(K-means clustering)、自组织图谱SOM (self organizing map)、PCA (principle component analysis)等等。所有的聚类方法归结为有监督的学习和无监督的学习两种方法。 第一部分 基因芯片的数据标准化(Normalization) 对基因芯片数据的标准化处理，主要目的是消除由于实验技术所导致的表达量(Intensity)的变化，并且使各个样本(sample)和平行实验的数据处于相同的水平，从而使我们可以得到具有生物学意义的基因表达量的变化。标准化的方法根据芯片的种类、数据处理的阶段和目的不同而有所差异。这里主要讨论一下双荧光染色(Red and Green Chip)的cDNA 微列阵(cDNA microarray)的标准化方法。 一、实验数据的预处理（data transformation ） 的细胞进行培养(Cultured Cell)，以保证绝大部分的基因可以表达。样本基因是根据试验设计的目的从不同组织，不同发育阶段，不同条件下培养的细胞中提取的cDNA 样本。通过样本基因对参照基因的比值，而判断不同条件下的基因表达量的变化。 扫描仪对基因芯片的图像进行扫描，根据每个点的光密度值尝试相对应的绝对表达量(intensity)。然后图像分析软件通过芯片的背景噪音以及杂交点的光密度分析，对每个点的intensity 校准，然后取样本基因和参照基因的比值（R/G ratio ），作为每个样本基因的相对表达量(relative intensity)。选择相对表达量，可以在一定程度上减少芯片之间，荧光染色，扫描所产生的系统偏差。然后对比值取对数，2log 10 =，选择以2为底的对数方便于对 基因表达量变化的研究，比如R/G=1 ，则2log 10=，即认为表达量没有发生变化，当R/G=2 或者，R/G=0.5，则log 值为1 或 –1，这是可以认为表达量都发生两倍的变化，只是一个是

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(PostgenomeEra)，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。

博奥芯片分析介绍

生物分子功能注释系统（CB-MAS） 使用快速入门 博奥生物有限公司 北京 2009年

目录 1注册（REGISTER） (2) 2登录（LOGIN） (4) 3项目操作（PROJECT OPERATION） (5) 4分析操作（ANALYSIS OPERATION） (6) 5查询（QUERY ） (11) 5.1全文检索（F REE WORD SEARCH） (12) 5.2B LAST比对（B ASIC B LAST） (12)

MAS系统是一个对高通量生物实验数据（如生物芯片实验数据）提供全面生物学功能注释的分析平台系统。系统可处理多个物种的高通量实验数据，具有全面、快速、准确、直观等特点。MAS将目前多种生物信息学公共数据库中的注释相关信息相整合，提供包括基因、蛋白、功能、表达、蛋白相互作用、信号转导、调控、疾病、甲基化等生物学信息，有助于用户了解表达基因之间的相互关系。 系统集成了Genbank、EMBL、SwissProt等通用序列数据库，以及Gene Ontology、KEGG、BioCarta、GenMapp、mirBase、EPD、HPRD、 MIND、BIND、intAct 、TRANSFAC、UniGene、dbSNP、OMIM、InterPro等功能数据库，以及HUGO、MGI、RGD等物种专业数据库，为多种生物分子提供功能分类、代谢通路、表达调控、遗传疾病等全方位的注释信息。此外，系统支持多种查询方式，提供图形化的显示结果，系统还提供了比较基因组、序列比对、全文检索等功能。MAS系统是用户深入挖掘和理解高通量实验数据（如生物芯片）生物学意义的有力工具。 1注册（REGISTER） 在IE浏览器中输入访问网址，进入MAS系统登录界面。 图 1-1 MAS系统登录页面

生物芯片发展现状及市场前景分析

2015年中国生物芯片行业发展调研与市场 前景分析报告 报告编号：1510226 行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：

一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 报告名称：2015年中国生物芯片行业发展调研与市场前景分析报告 报告编号：1510226 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥6750 元可开具增值税专用发票 咨询电话：4006-128-668、0、传真：0 Email 网上阅读： 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 我国人口众多、遗传病发病率高、医疗制度尚不完善，医学技术上的突破在我国有非常好的市场前景。生物芯片作为医学上的一项新技术，可以实现疾病的预警、预防和个性化治疗，对我国医疗水平的提高意义重大，在我国发展速度引人瞩目，预计未来还会有很好的发展。 生物芯片又称dna芯片或基因芯片，是dna杂交探针技术与半导体工业技术相结合的结晶。该技术系指将大量探针分子固定于支持物上后与带荧光标记的dna样品分子进行杂交，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，以实现对细胞、蛋白质、dna等的准确、快速、大信息量的检测。简单地说，也就是在一块指甲大小的玻片、硅片、尼龙膜等材料上放上生物探针，它首先与待检测样品进行反应，然后对与反应结果相关的信号进行收集，最后再用计算机或其他方法分析数据结果。 生物芯片研究在我国始于1997-1998年间，之后迅速发展，在表达谱芯片、重大疾病诊断芯片和生物芯片的相关设备研制上取得了较大成就，目前已经从技术研究和产品开发阶段顺利走向技术应用和产品销售阶段。相关数据显示：2008年，我国生物芯片市

R语言在基因芯片数据处理中的应用

1.R语言安装：官方网站安装软件。 2. 所需要的软件包： 2.1 affy数据处理相关的程序包 在R中复制source("/biocLite.R") biocLite("affy") 2.2 热度图相关程序包 Gplots（）：install.packages("gplots") 3.获取基因表达数据 3.1 读取基因芯片数据（cel.files） the.filter <- matrix(c("CEL file (*.cel)", "*.cel", "All (*.*)", "*.*"), ncol = 2, byrow = T) cel.files <- choose.files(caption = "Select CEL files", multi = TRUE, filters = the.filter, index = 1) raw.data <- ReadAffy( = cel.files) 3.2 sampleNames(raw.data)ang #先看看原样品名称的规律

7. 选取目的基因 在上确定探针，选取数据；汇总到excel表格中，保存为csv格式。 8.热度图 cipk=read.csv("c:/users/suntao/desktop/TaCIPK affx arry log.csv") https://www.wendangku.net/doc/6712901855.html,s(cipk)=cipk$genename cipk <- cipk[,-1] cipk_matrix=data.matrix(cipk) library(gplots) heatmap.2(cipk_matrix,Rowv=FALSE,Colv=FALSE,col=greenred(75),key=TRUE,keysize=0.8,trace="n one",https://www.wendangku.net/doc/6712901855.html,="none",symkey=FALSE,revC=FALSE,margins=c(10,10),denscol=tracecol,distfun=dist, hclustfun=hclust,dendrogram="none",symm=FALSE) heatmap.2颜色选择函数col=colorRampPalette(c("black","red")) 中10个是当地固有个体(old)，另外10个是新迁入的个体(new)，old和new个体两两随机配对，分别用不同颜色染料（波长分别为555和647nm）标记后，在同一张基因芯片上杂交；此外，每个基因在每张芯片上都重复点样3次，因此此数据是有3个replicates及10张芯片的双通道芯片。数据是样点的信号强度值，没有经过标准化处理的。

Affymetrix生物芯片简介

Affymetrix生物芯片解决方案概述 Affymetrix公司作为全球销量第一的基因芯片厂家，以其完备的芯片设计，稳定可靠的分析结果和强大的生物信息学分析能力，帮助研究人员在最短的时间内获得大量可靠的结果，为后续研究提供重要的线索和帮助。Affymetrix公司目前已经在纳斯达克上市，在基因芯片领域中成为行业标准。 Affymetrix公司的巨大优势在于为客户提供“完整的基因芯片解决方案”，即提供全套的基因芯片相关产品。包括：1. 性能优异、种类齐全的各类研究应用系列芯片产品；2. Affymetrix基因芯片相关试剂和试剂盒；3. 基因芯片杂交、洗涤、扫描检测仪器系统及相关分析软件工具；4. 基因芯片相关技术手册及使用指南等。 相关目录： z GeneChip? 独特的原位光刻技术 z GeneChip? 独特的PM-MM探针设计 z GeneChip? 严密的质控步骤 z GeneChip? 种类齐全，应用广泛 z GeneChip? 强大的配套分析软件 z GeneChip? 强大的网上注释及分析工具 z GeneChip? 发表的研究论文 z GeneChip? 项目合作及技术培训 GeneChip?独特的原位光刻技术 美国著名的Affymetrix公司率先开发的寡聚核苷酸原位光刻专利技术，是生产高密度寡核苷酸基因芯片的核心关键技术。该方法的最大优点在于用很少的步骤可合成大量的DNA阵列。 Affymetrix的原位合成技术可制作的点阵密度高达106~1010/cm2。

首先，使固相片基羟基化，并用光敏保护基团将其保护起来，然后选取适当的避光膜（mask）使需要聚合的部位透光，其他部位不透光。这样，当光通过避光膜照射到支持物上时，受光部位的羟基就会发生脱保护而活化，从而可以反应结合碱基。由于参与合成的碱基单体一端可以进行固相合成，另一端受光敏基团的保护，所以原位合成后，可进行下一轮的光照、脱保护和固相合成。循环下去，不断改变避光膜的透光位点，就可以实现在同一玻片上合成成千上万种预定序列的寡核苷酸探针。 GeneChip?独特的PM-MM探针设计 基因芯片杂交的灵敏度和特异性是芯片技术的核心。 Affymetrix在探讨了各种各样的影响因素后，设计出了一种独特的PM-MM探针方案（见下图）。芯片上的每一个基因或EST都是由一个或几个探针组(probe set)组成，每组探针组又由11-20对25mer的探针对(probe pair)组成，每探针对包括两个探针池(probe cell)，其中一个是完全匹配（Perfect-Match，PM）的，另外一个是序列中间有一个碱基错配的(Mis-match, MM)。 独特的PM-MM探针设计的优势 z特异性好 z灵敏度高 z定量精确、重复性好 z提供样品质控 特异性的提高 相比cDNA芯片和单一序列的寡核苷酸芯 片，Affymetrix设计多个短的探针片段，可以 有效的区分有同源性的基因序列，克服了背景 噪声、错误和偏差，避免了同源性靶序列与探