人类遗传变异-拷贝数变异(CNVs)和疾病研究及检测

在人类细胞遗传学研究的早期，人们在显微镜下研究染色体，发现了染色体的拷贝数、重排和结构方面存在变异，而且在很多情况下这些变异可能与疾病相关。在分辨率频谱的另一端即高分辨率区域，DNA短片段的分析和测序方法的发展导致了短串联重复序列和单核苷酸多态性（SNPs）的发现。显而易见，人为遗传变异范围包括从序列水平上单一碱基对的变化到用显微镜检测到的几兆碱基长度的染色体差异。最近，通过观测亚微观DNA片段中广泛颁布的拷贝数变异，我们对于人类遗传变异的认识又进一步得到了拓展。全基因组扫描方法的实行大大推动了这种关于人为变异的新认识，这些方法给我们提供了一个在显微镜细胞遗传学（>5-10Mb）和DNA序列分析（1-700bp）之间的对基因组中间范围遗传变异进行解读的强有力工具。正如图6所示的结构变民中的中等分辨率范围内的测亚微观部分。

现在已经发展了很多方法来检测这类中等大小范围内的DNA遗传变异，DNA生物芯片技术可能是其中最为有效的方法。拷贝数变异（CNV）鉴定的主要方法是比较基因组杂交（CGH），而商业的标准CGH芯片在人类基因组的每1Mb长度范围有一个细菌人工染色体（BAC）克隆，这样就很难精确鉴定小于50kb的单拷贝数差异。昂飞的人类基因组图谱SNP芯片500K和SNP 5.0芯片的标记间距离中位数为2.5kb，最近推出的SNP 6.0的中位数则少于700个碱基对。这类基因型芯片通过将测试样本所获取的信息强度与其他个体的进行比较来确定每个位点相对基因组拷贝数。同时，拷贝数检测运算法中将探针的长度和GC含量考虑到其中，从而进一步降低了基因型芯片检测噪音。另外一个优点是，基因型芯片对拷贝数变异区域进行全面检测，并通过在连续的几个探针中要有重大的比率变化来确认。所以说，这样的工具明显提高了检测的精确度。除了提供拷贝数信息，SNP 基因型芯片提供的基因型信息不但可以用于遗传关联性研究，还可以用于检测杂合性丢失，这为缺失的存在提供支持证据，还可能提示片段性单亲二体。

近年来通过拷贝数变异（CNVs）的研究，我们知道人类群体中的任何两个个体基因组结构上的差异比核苷酸序列水平上的差异更大（请参阅应用案例2）。保守的估计显示个体之间CNVs总计有4Mb（相当于每800bp 就有1个不同）。不保守估计则认为有多达5-24Mb范围内存在CNVs。无论是哪种估计，平均来说CNVs中的核苷酸变异数量比SNPs还要多，后者总数大约是2.5Mb（相当于每1，200个bp中有1个SNP）。因此人类个休之间的所有基因组差异性要远远大于先前所认为的，至少存在0.2%的差异：结构水平上有0.12%以上的差异，核苷酸水平上有0.08%的差异。

昂飞芯片技术革新不但为之前未被发现的人类健康人群中存在的基因组变异的基础研究敞开了大门,也为研究疾病的遗传基础打开了一扇新的窗户.致癌基因的扩增和/或肿

瘤抑制基因的缺失是癌症起始和发展的特点，这一特点近来被认为可用来暗示癌症对治疗剂的反应。因此在细胞系和肿瘤样品中对这些

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改变进行定位是癌症研究的重要目标。近几年来，科学家应用了昂飞芯片技术对基因组总拷贝数改变和杂合性丢失进行评估，发表了众多的有关文章，并探讨其研究结果在癌症鉴定和分类中的应用。另外，针对目前最广泛采用的可贮存临床组织的形式之一—福尔马林固定、石蜡包埋（FFPE）样品，昂飞最近提供了总结推荐的质量控制（QC）步骤和实验方案，从而使500K芯片可以分析来源于FFPE的合格DNA样品，全面了解基因型、杂合性丢失以及拷贝数。

除了癌症研究以外，关于CNVs在遗传疾病中的作用，之前我们所知的大量信息都来源于关于“基因组疾病”的文献资料。基因组疾病是一大类由DNA拷贝数变化引起的遗传疾病。这些突变可以是相当大的，能在显微镜下观察，即可见的不平衡区域；也可以是非常小的，需要更高分辨率的手段才能检测。而以前我们由可利用的方法所了解到的关于基因组疾病的信息主要是局限在：那些有明显临床症状的疾病，或是通过细胞遗传学方法可以检测到基因组不平衡性的疾病，以及性状以显性方式遗传的疾病。应用高分辨率大提高检测与疾病相关的CNVs的能力。此外，越来越多的证据证明这些遗传学发现为医生提供了非常有用的与疾病临床特点有关的信息。

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拷贝数变异及其研究进展

拷贝数变异及其研究进展 摘要：拷贝数变异(Copy number variations, CNVs)主要指1kb-1Mb的DNA片段的缺失、插入、重复等。文章主要介绍了CNVs的基本知识及其机理，着重介绍了其各种检测技术，并进一步阐明CNVs对人类疾病及哺乳动物疾病的影响。此外，对其研究发展进行可行性展望。 关键词：拷贝数变异机理检测技术疾病 2004年，两个独立实验小组几乎同时报道，在人类基因组中广泛存在DNA片段大小从 1 kb到几个Mb范围内的拷贝数变异(CNVs)现象。在2006 年的《Nature》杂志上,来自英国Wellcome Sanger研究所以及美国Affymetrk公司等多国研究人员组成的研究小组公布了第1张人类基因组的第1代CNV图谱，后续又有3篇文章陆续发表在《Nature Genetics》和《Genome Research》杂志上，聚焦这一重大发现。受到检测手段的限制，这类遗传变异直到最近2年才为研究者所重视，并迅速成为当前人类遗传学研究的热点。CNVs 最初在患者的基因组中发现，但后来发现CNVs也大量存在于正常个体的基因组内，主要引起基因(或部分基因)的缺失或增多。拷贝数的变异过程既与疾病相关，也与基因组自身的进化有关。 针对CNVs的发现，美国遗传学家JamesR.Lupski提出“我们不能再将人与人之间的差异想当然地认为仅是单碱基突变的结果，因为还存在更复杂的来自于CNVs的结构性差异”。Lupski认为，CNVs的发现将改变人类对遗传学领域的认知，并将影响19世纪被誉为“遗传学之父”的孟德尔及 1953年发现“DNA双螺旋”的弗兰西斯?克里克与吉姆?沃特森所确立的人类遗传学基准 1 CNV概述 1.1 CNV的概念 基因组变异包括多种形式，包括SNPs，数目可变串联重复位点VNTRs (微卫星等），转座元件 (Alu序列等），结构变异（重复、缺失、插入等）。CNVs指大小从1kb到1Mb 范围内亚微观片段拷贝数突变，这些拷贝片段的缺失、复制、倒置等的变异都统称为CNVs,但不包括由转座子的插人和缺失引起的基因变异（如0-6kb Kpn I重复）[1]。由于多态是用于描述在一定人群中某个等位基因的频率不低于1%，但到目前为止，多数人类的CNVs 频率还未知[2]。目前发现的CNVs 都收录在人类基因组变异数据库中，CNVs平均大小为118 kb。全世界范围内的CNVs研究目标是：建立人类基因组的CNVs地图集，以及建立CNVs与表型、CNVs与SNPs等方面的关系。 1.2 CNV产生机理 美国学者Redon等认为，CNV可以被认为是简单的DNA结构变化（如单一片段的扩增、缺失、插入），或者可能是复杂的染色体扩增、缺失和插入的各种组合形式。在人类基因组的研究中发现，CNV在基因组中的分布似乎是有一定规律的，它常发生在同源重复序列或DNA重复片段之内或之间的区域，且CNV和基因组的DNA重复序列（SD)呈极显著正相关。由此，学者们认为,CNV的发生或者说绝大多数CNV的发生是非等位基因同源重组（NAHR)的结果[3]。

SNP-array 数据分析和拷贝数检测作业

SNP-array 数据分析和拷贝数检测作业 背景： SNP ：单核苷酸多态性，全称Single Nucleotide Polymorphisms 正常人有22组常染色体，1组性染色体。人是二倍体，每个染色体组有2条染色体，共46条染色体。 染色体异常：在肿瘤细胞中，染色体的数目发生变化等。主要有两个特点: 1).这种变异有时只是局部染色体区域的，而非全染色体; 2). 不同区域的变异情况不同。常见的染色体变异有扩增，删除，复制等。例：扩增（其中的A B 为染色体上的等位基因）： 扩增：局部染色体的扩增，拷贝数（copy number ，CN ）增加。 删除：局部染色体的删除，拷贝数减少。 复制：整个染色体发生扩增。 SNP-array ：SNP Array 利用单核苷酸多态性微阵列实验技术，可以得到高通量的数据从而对细胞中染色体异常现象（拷贝数异常、杂合性）进行检测。 SNP-array 数据： 主要有4列：Name （检测位点的名字，本实验中无用），Chr （染色体号，只包括1-22号常染色体），Position （染色体上相应位点的位置编号，从小到大已排好序），LRR*（每个检测位点的荧光信号强度值） *注：LRR （Log R Ratio ）：通过微阵列实验技术，对已被荧光标记过的染色体检测，得出相应每个位点的荧光信号强度值，再作一定的处理。LRR 值与CN 的计算公式为 )2/(log *210i i CN LRR

若CN=1和2，则计算可得LRR=-0.60和0; 然而由于是实验所得数据，LRR的检 测值中是包含噪声的，所得到的数据则为一个均值是LRR所计算的理论值的分布 带。实际分析中常使用高斯正态分布来模拟噪声。 例：扩增，删除，复制情况下的LRR数据分布。 实验内容： 通过viterbi算法，分析肿瘤细胞整个染色体的CN变异。 整个染色体上的各个位点可以看做一个马尔科夫链，CN就是HMM中的隐含状态，LRR 是观察值。每个位点的之间的CN改变可看做作隐含状态的跳转。 通过所给出的HMM参数（转移概率，初试概率，每个状态对应的LRR均值与标准差），使用viterbi算法对SNP-array数据做染色体异常分析，将最后的状态序列输出到一个文件中（如图所示）。

基因组拷贝数变异及其突变机理与人类疾病

HEREDITAS (Beijing) 2011年8月, 33(8): 857―869 ISSN 0253-9772 https://www.wendangku.net/doc/9016202610.html, 综 述 收稿日期: 2011?04?07; 修回日期: 2011?06?03 基金项目:国家自然科学基金项目(编号: 30890034, 31000552), 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(编号: NCET-09-0322)和上海市浦江人才 计划项目(编号: 10PJ1400300)资助 作者简介:杜仁骞, 在读博士研究生, 研究方向: 基因组拷贝数变异。E-mail: renqian.du@https://www.wendangku.net/doc/9016202610.html, 通讯作者:张锋, 博士, 副教授, 博士生导师, 研究方向: 人类遗传学和医学遗传学。E-mail: feng.fudan@https://www.wendangku.net/doc/9016202610.html, DOI: 10.3724/SP.J.1005.2011.00857 基因组拷贝数变异及其突变机理与人类疾病 杜仁骞1,2, 金力1,2,3, 张锋1,2 1. 复旦大学生命科学学院现代人类学教育部重点实验室, 上海200433; 2. 复旦大学生命科学学院遗传工程国家重点实验室, 上海200433; 3. 复旦大学生物医学研究院, 上海200032 摘要: 拷贝数变异(Copy number variation, CNV)是由基因组发生重排而导致的, 一般指长度为1 kb 以上的基因 组大片段的拷贝数增加或者减少, 主要表现为亚显微水平的缺失和重复。CNV 是基因组结构变异(Structural variation, SV)的重要组成部分。CNV 位点的突变率远高于SNP(Single nucleotide polymorphism), 是人类疾病的重要致病因素之一。目前, 用来进行全基因组范围的CNV 研究的方法有: 基于芯片的比较基因组杂交技术(array-based comparative genomic hybridization, aCGH)、SNP 分型芯片技术和新一代测序技术。CNV 的形成机制有多种, 并可分为DNA 重组和DNA 错误复制两大类。CNV 可以导致呈孟德尔遗传的单基因病与罕见疾病, 同时与复杂疾病也相关。其致病的可能机制有基因剂量效应、基因断裂、基因融合和位置效应等。对CNV 的深入研究, 可以使我们对人类基因组的构成、个体间的遗传差异、以及遗传致病因素有新的认识。 关键词: 拷贝数变异; 突变机理; 疾病; 人类基因组 Copy number variations in the human genome: their mutational mechanisms and roles in diseases DU Ren-Qian 1,2, JIN Li 1,2,3, ZHANG Feng 1,2 1. MOE Key Laboratory of Contemporary Anthropology , School of Life Sciences , Fudan University , Shanghai 200433, China ; 2. State Key Laboratory of Genetic Engineering , School of Life Sciences , Fudan University , Shanghai 200433, China ; 3. Institutes of Biomedical Sciences , Fudan University , Shanghai 200032, China Abstract: Copy number variation (CNV) is the main type of structure variation (SV) caused by genomic rearrangement, which mainly includes deletion and duplication of sub-microscopic but large (>1 kb) genomic segments. CNV has been recognized as one of the main genetic factors underlying human diseases. The mutation rate (per locus) of CNV is much higher than that of single nucleotide polymorphism (SNP). The genome-wide assays for CNV study include array-based comparative genomic hybridization (aCGH), SNP genotyping microarrays, and next-generation sequencing techniques. Various molecular mechanisms are involved in CNV formation, which can be divided into two main categories, DNA re-combination-based and DNA replication-based mechanisms. CNVs can be associated with Mendelian diseases, sporadic diseases, and susceptibility to complex diseases. CNVs can convey clinical phenotypes by gene dosage, gene disruption, gene fusion, and position effects. Further studies on CNVs will shed new light on human genome structure, genetic varia-tions between individuals, and missing heritability of human diseases. Keywords: copy number variation; mutational mechanism; diseases; human genome

游离DNA的染色体水平拷贝数分析流程-用户手册

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中日韩人种基因拷贝数变异图谱出炉

中日韩人种基因拷贝数变异图谱出炉 韩国首尔大学基因医学研究所徐廷瑄教授领导的研究小组宣称，他们通过对30名中国人、韩国人和日本人的基因组研究，成功绘制出中日韩人种超高清基因拷贝数变异图谱，并根据该图谱发现，亚洲人独有的基因拷贝数变异共有3500多个。 所谓基因拷贝数变异(Copy Number Vriations)是指在人类基因组中广泛存在的，从1000bp(碱基对)到数百万bp范围内的缺失、插入、重复和复杂多位点的变异。研究表明，不少人类复杂性状疾病都和拷贝数变异有密切关系。 2019年，第一张人类基因组第一代基因拷贝数变异图谱问世。这张遗传图谱是通过对欧洲、非洲和亚洲祖先4个人群的270个个体样品进行分析，用两个互补的技术——单核苷酸多态性(SNPs)基因分型和以克隆为基础的比较基因组杂交进行基因拷贝数变异筛选，获得了一共1447个拷贝数变异。 之后的一系列研究显示，基因拷贝数变异是个体之间在基因组序列差异上的一个重要源泉，是研究基因组进化和表型差异的一个重要因素。许多关于基因拷贝数变异的研究结果表明，拷贝数变异可导致不同程度的基因表达差异，对正常表型的构成及疾病的发生发展具有一定作用。拷贝数变异研究在法医学方面也具有重要意义，在探索法医学个体识别的遗

传变异时不能忽略拷贝数变异这一基因组多样性的新形式。首尔大学医学院此次绘制的基因拷贝数变异图谱与西方绘制的现有图谱不同，是只针对中日韩人种进行研究并绘制完成的，将有效适用于特定人群的疾病诊疗，并为今后正式研究基因拷贝数变异和疾病之间的关联性提供了良好平台。(薛严) 当第一张人类基因组草图问世时，我们对这一划时代的成就充满期待，渴望它在医学诊断、预防和治疗方面，能够迅速兑现基因组研究的初衷。10年过去了，我们发现那不过是生命科学这部天书的扉页。基因组测序现已不算难事，科学家面临的更大挑战，是从浩繁的基因组序列中找到惠及健康的有用信息。或许，研究基因拷贝数变异，我们才翻到了这部天书的某一章节。

质粒拷贝数的测定方法

生物技术通讯 LETTERS IN BIOTECHNOLOGY 1999年 第10卷 第1期 Vol 10 No.1 1999 质粒拷贝数的测定方法 周 涛 摘要 在研究生物工程重组蛋白产量的过程中，质粒的拷贝数是一个 需要重点考虑的参数，对它进行精确定量至关重要。本文概述了几种 主要的测定方法的原理和特点。 关键词 质粒拷贝数；测定方法 Determination methods of plasmid copy number Zhou Tao (Institute of Biotechnology, Beijing,100071) Abstract Plasmid copy number, the number of expression vectors in each cell, is a key parameter in the study of productivity of recombinant microorganisms. Recognition of the importance of this parameter has given rise to a number of methods for its determination. this article focuses on the principles and charactistics of these methods. Key words plasmid copy number; determination method 细菌质粒是双链、闭环的DNA分子，是独立于细菌染色体之外进行复制和遗传的辅助性遗传单位。质粒在一般情况下对宿主细胞的生存 不是必需的，但质粒含有某些基因，可以补充细菌基因的不足，有利 于细菌的生存。质粒DNA的复制要由复制细菌染色体的多种酶共同完 成，在宿主中复制的程度差异很大。质粒拷贝数指的是每个细胞中所 含的质粒的个数。低拷贝数的质粒DNA在宿主细胞分裂前只能复制1～2次，而多拷贝数质粒可以在细胞分裂前复制成10～200拷贝。 质粒的拷贝数依赖于各种胞内外因素：质粒拷贝数首先决定于自 身的遗传性，控制质粒拷贝数的基因位于一个包括DNA复制起点在内的质粒DNA的区域内。其次，质粒的拷贝数也受细胞生长条件的影响。细胞的生长速率增大时，质粒的拷贝数下降，主要是因为在高比的生长 速率下，质粒的复制速度跟不上细胞分裂的速度，从而质粒拷贝数不 断下降［1］。此外，培养时的温度和培基的组成都对质粒拷贝数有影 响，比如当营养物限制或缺乏时会使质粒的拷贝数下降［2］。为了降 低高拷贝数质粒的代谢负担，Remaut等构建了一种所谓潜复制的质 粒，在正常情况下每个细胞只有1个拷贝，经诱导后其浓度可达到每个细胞1000拷贝［3］。 一般来说，外源基因的表达量随拷贝数的增加而提高，但是当拷

如何确定转基因拷贝数(Southern Blot法和荧光定量PCR方法)

如何确定转基因拷贝数（Southern Blot法和荧光定量PCR方 法） 发布: 2010-01-22来自: 易生物实验阅读数：5391次 鉴定转基因植物的第一步就是要确定被转基因已经稳定的整合到了染色体上。第二步任务就是评估有多少个转基因拷贝，以及每个转基因的表达水平如何。一般经过上游表达载体的设计构建以及下游转化体系的建立、转化品系的筛选鉴定等一系列步骤后，即获得T 0 代转基因植物。在转化过程中，外源DNA 随机插入植物内，插入的拷贝数和位点都不固定。插入外源基因的拷贝数低（1或2个）能较好的表达，插入的拷贝数多则会导致表达的不稳定甚至基因沉默现象。因此，检测T0代植物的外源基因的拷贝数是研究其分子特性的基础步骤之一。 1、Southern Blot法 Southern Blot是一种常用的DNA定量的分子生物学方法。 其原理是将待测的DNA 样品固定在固相载体（硝酸纤维膜或尼龙膜）上，与标记的核酸探针进行杂交，在与探针有同源序列的固相DNA 的位置上显示出杂交信号，通过检测信号的有无、强弱可以对样品定性、定量，从而计算出转入的拷贝数。Southern法准确性高、特异性强，但存在费时费力的缺点。另外，由于Southern法检测不经过靶片段的扩增（PCR），一般每个电泳通道需要10-30 μg的DNA ，在实际操作中就需要较大量的植物材料来提取DNA ，而转基因植物的愈伤组织在无菌条件下经过筛选、重新分化后一般都比较细弱，不宜大量取样。如果外源基因在插入时发生基因重组，造成限制性酶切位点丢失，Southern 法也无法检测到。这些因素都制约了Southern法在T0代植物中检测外源基因拷贝数的应用。 2、荧光定量PCR方法 利用新型、灵敏、高通量的实时荧光定量PCR方法可以用于测定原始品系中转基因的绝对拷贝数。实时荧光定量PCR技术是一种较新的DNA 定量方法。其定量的基本原理是在PCR反应体系中加入非特异性的荧光染料（如：SYBR GREEN I）或特异性的荧光探针（如：Taqman 探针），实时检测荧光量的变化，获得不同样品达到一定的荧光信号（阈值）时所需的循环次数：CT值（Cycle Threshold）；通过将已知浓度标准品的CT值与其浓度的对数绘制标准曲线，就可以准确定量样品的浓度。荧光定量PCR 技术具有简便、快捷的优点，能够有效扩增低拷贝的靶片段DNA ，对每克样品中20 pg-10 ng的转基因成分进行有效检测。同时，与Southern法相比，荧光定量PCR技术可对T-DNA 的不同序列进行扩增，因此能实现对品系中的基因重组的检测。 选择一种合适的阳性标准品来绘制标准曲线，是应用实时荧光定量PCR 技术准确定量模板初始浓度的基础。近年来，国内外的科学家做了不同的尝试。Song（2002）等认为理想的标准品应该是已插入外源基因的植物基因组DNA ，并且用Southern blot准确测得插入的外源基因拷贝数。但是在实际研究中，很难得到这样一套标准品。因此，他提出替代方案，根据外源基因拷贝数和野生型植物DNA 的大小，按一定浓度比率混合，制成标准曲线。例如，在玉米的外源基因拷贝数研究中他们发现，在加入荧光染料SYBR GREEN I的20 μL PCR反应体系中，应以6 ng野生型玉米基因组DNA 作为模板量。已知玉米基因组DNA 大小为2.5 × 10.9 bp（Armuganathan和Earle 1999），相应于6 ng的玉米DNA ，即可计算出模拟1、2、4、8、16个外源基因拷贝时，应加入的质粒DNA 的量。 以这些梯度混合液作为标准品，就可绘制标准曲线，检测样品的浓度并计算插入的拷贝数了。实验表明，用这种方法获得的数据和Southern blot 的结果相当一致。Giovanna（2002）将农杆菌介导的转基因番茄作为研究材料，选择了双元载体T-DNA 区上的两个外源基因TSWV-N（Tomato spotted wilt virus）、nptⅡ（neomycin phosphoril-transferaseⅡ）和一个单拷贝的内源基因（endogenous gene）作为荧光定量PCR 扩增的模板，检测外源基因拷贝数。他认为使用植物基因组DNA 和一定比例质粒的混合液作为标准品，会累积许多无法避免的误差。比如使用这种标准品必需预先知道待测植物基因组DNA 的精确分子量，并

2.PGS-基于Ion Proton平台的四种单细胞扩增试剂盒在染色体拷贝数变异检测方面的性能比较-20170711

基于Ion Proton平台的四种单细胞扩增试剂盒在染色体拷贝数变异 检测方面的性能比较 摘要：随着基因组学的发展和临床应用，越来越多的焦点集中于单细胞测序。在单细胞测序的进程中，全基因组扩增是样本DNA富集最关键的环节。先前的研究已经对比了不同的WGA方法在Illumina测序平台上的性能，还没有关于同样很热门的二代测序平台Ion Proton的研究。本文从不同核型的六个细胞系进行扩增，来评估4种不同的WGA试剂盒(PicoPLEX、GenomePlex、MALBAC、REPLI-g)，在MAPD值、均一性、重复性、准确性和CNV检测方面的性能。结果显示，MALBAC 和PicoPLEX能产生高质量的数据、具有高重复性和准确度，但PicoPLEX的均一性要优于MALBAC。 1.方法 六种不同的细胞系（包括13+，18+，21+，XO，微缺失，不平衡易位），利用四种单细胞扩增试剂盒分别进行扩增，扩增产物进行XP磁珠纯化，纯化后的DNA利用Qubit分析浓度和Nanodrop 2000分析片段长度，最后纯化的产物进行琼脂糖凝胶电泳分析。得到的DNA长度约为170bp，接着文库加接头，利用Ion Proton平台进行上机测序分析。最终所得的序列基于TMAP软件与人类基因组参考数据库进行比对。 2.结论 2.1WGA产物的产量和长度 不同的样本类型（单细胞、混合细胞、基因组DNA）利用同一种WGA试剂盒得到的扩增产物的产量和长度是相同的。MALBAC的产量是1.0±0.32 g，PicoPLEX是2.0±0.19 g；GenomePlex是4.4±2.3 g ；MDA是13.6±6.7 g ；MALBAC 的长度分布在0.5–2.0 kb ；PicoPLEX长度分布在0.25–1.0 kb；GenomePlex长度分布在0.1–1.0 kb；MDA的长度分布在4.0–10.0 kb。 2.2测序数据的质量评估

人类遗传变异-拷贝数变异(CNVs)和疾病研究及检测

在人类细胞遗传学研究的早期，人们在显微镜下研究染色体，发现了染色体的拷贝数、重排和结构方面存在变异，而且在很多情况下这些变异可能与疾病相关。在分辨率频谱的另一端即高分辨率区域，DNA短片段的分析和测序方法的发展导致了短串联重复序列和单核苷酸多态性（SNPs）的发现。显而易见，人为遗传变异范围包括从序列水平上单一碱基对的变化到用显微镜检测到的几兆碱基长度的染色体差异。最近，通过观测亚微观DNA片段中广泛颁布的拷贝数变异，我们对于人类遗传变异的认识又进一步得到了拓展。全基因组扫描方法的实行大大推动了这种关于人为变异的新认识，这些方法给我们提供了一个在显微镜细胞遗传学（>5-10Mb）和DNA序列分析（1-700bp）之间的对基因组中间范围遗传变异进行解读的强有力工具。正如图6所示的结构变民中的中等分辨率范围内的测亚微观部分。 现在已经发展了很多方法来检测这类中等大小范围内的DNA遗传变异，DNA生物芯片技术可能是其中最为有效的方法。拷贝数变异（CNV）鉴定的主要方法是比较基因组杂交（CGH），而商业的标准CGH芯片在人类基因组的每1Mb长度范围有一个细菌人工染色体（BAC）克隆，这样就很难精确鉴定小于50kb的单拷贝数差异。昂飞的人类基因组图谱SNP芯片500K和SNP 5.0芯片的标记间距离中位数为2.5kb，最近推出的SNP 6.0的中位数则少于700个碱基对。这类基因型芯片通过将测试样本所获取的信息强度与其他个体的进行比较来确定每个位点相对基因组拷贝数。同时，拷贝数检测运算法中将探针的长度和GC含量考虑到其中，从而进一步降低了基因型芯片检测噪音。另外一个优点是，基因型芯片对拷贝数变异区域进行全面检测，并通过在连续的几个探针中要有重大的比率变化来确认。所以说，这样的工具明显提高了检测的精确度。除了提供拷贝数信息，SNP 基因型芯片提供的基因型信息不但可以用于遗传关联性研究，还可以用于检测杂合性丢失，这为缺失的存在提供支持证据，还可能提示片段性单亲二体。 近年来通过拷贝数变异（CNVs）的研究，我们知道人类群体中的任何两个个体基因组结构上的差异比核苷酸序列水平上的差异更大（请参阅应用案例2）。保守的估计显示个体之间CNVs总计有4Mb（相当于每800bp 就有1个不同）。不保守估计则认为有多达5-24Mb范围内存在CNVs。无论是哪种估计，平均来说CNVs中的核苷酸变异数量比SNPs还要多，后者总数大约是2.5Mb（相当于每1，200个bp中有1个SNP）。因此人类个休之间的所有基因组差异性要远远大于先前所认为的，至少存在0.2%的差异：结构水平上有0.12%以上的差异，核苷酸水平上有0.08%的差异。 昂飞芯片技术革新不但为之前未被发现的人类健康人群中存在的基因组变异的基础研究敞开了大门,也为研究疾病的遗传基础打开了一扇新的窗户.致癌基因的扩增和/或肿 瘤抑制基因的缺失是癌症起始和发展的特点，这一特点近来被认为可用来暗示癌症对治疗剂的反应。因此在细胞系和肿瘤样品中对这些 2008年7月23日第三十三期第 8 页，共 14 页下一页 返 回

基因检测与染色体检测的区别

基因检测与染色体检测的区别 现在空气、水、食物等的安全性为人类的健康带来很大的隐患，在各种疾病发生率中，尤其是不孕不育的比例在逐年升高。一些想要生小孩的朋友们专门去医院做了体检，除了一般的常规检测外，还做了基金检测与染色体检测，虽然价格不菲，这样对于优生有帮助。那么，什么是基因检测与染色体检测，二者的区别在哪里呢？ 什么是基因检测与染色体检测 首先，基因检测与染色体检测都属于不孕不育科，这是与遗传、生育有关的检查项目。一般建议检测人去正规医院抽血检验。 基因检测主要检测基因序列的各种改变，包括单个碱基的改变，即单核苷酸变异，大或小序列片段的插入和缺失，序列片段的拷贝数变异，序列的结构变异，动态突变等等，目前最主要的检测突变类型是单核苷酸变异、插入和缺失突变和拷贝。 染色体检测染色体检查是检查染色体数目或是结构有无异常的方法，一般用于孕期检查。能及早发现遗传疾病或者预测生育有遗传疾病孩子的风险。 基因检测与染色体检测的区别 染色体是基因的载体，基因比染色体更细微，医生所说的DNA测序其实是基因检测！要说区别，染色体检测是有数量和结构两个方面，数量的改变一般有三体，就是某一对染色体多了第三者变成了三条，这个情况都是很严重的，我们平时做的唐筛和无创DNA都是为了排除三体的问题，但是这两个检测只能看到第13、18、21这三对，而染色体检测能看全部23对！ 基因检测能看得到染色体上更细微的基因片段有没有数量的改变，比如微小的重复或者缺失，但是看不见结构的改变，像倒位、异位这些基因是看不见的！千万不要小看微小的基因，因为非常微小的基因改变都可以让胎儿成为缺陷儿！一般做基因检测，如果有问题，检测机构就会把出问题的基因去数据库比对，并告知你这个点位基因的改变可能造成的疾病和问题！医学技术越来越发达了，许多疾病检测的项目也是越来越受人们的欢迎，究其原因一是疾病的种类和发病率高了，二是人们的意识都开始觉醒了。现在基因技术已经发展的不错了，产检项目当中最好的能够判断孩子健康的就是这个检测项目了！希望所有的宝妈都能生下健康的宝贝！

3拷贝数变化数据分析

Copy Number Data Analysis 1.什么是基因拷贝数 基因拷贝数是指某一种基因或某一段特定的DNA序列在单倍体基因组中出现的数目。 基因拷贝数变异（CNV）是指较之于参照基因组,DNA片段缺失或复制大于1kb至Mb的结构变异，是基因多态性的一种。 在肿瘤细胞中DNA拷贝数的变化：如正常人类基因组构成成分是成对存在，即2个拷贝。肿瘤细胞在细胞分裂过程中出现因缺失或重复而导致的基因拷贝数变化，可以变少如0、1，也可能增加至大于2的拷贝数。 2、怎样测量/定量基因拷贝数 1）Q-PCR：DNA扩增，最简单，最初的方法 即时聚合酶链锁反应（Real-time polymerase chain reaction，简称Real-time PCR、即时PCR），又称定量即时聚合酶链锁反应（Quantitative real time polymerase chain reaction，简称Q-PCR/qPCR/qrt-PCR、定量即时PCR、即时定量PCR），是一种在DNA扩增反应中，以萤光染剂侦测每次聚合酶链锁反应（PCR）循环后产物总量的方法。比较CT值确定拷贝数。 2）传统细胞遗传学技术 FISH（Fluorescence In situ Hybridization 荧光原位杂交）或SKY 在单细胞水平检测基因重排（插入/删除/转移），低分辨率（40 -250 kb per clone）将DNA探针用生物素和毛地黄毒苷等荧光染料标记，然后将标记的探针直接原位杂交到染色体或DNA纤维切片上，再用与荧光素分子偶联的单克隆抗体与探针分子特异结合，通过荧光杂交信号来检测DNA序列在染色体或DNA纤维上的定位、定性、相对定量分析。 3)CGH(Comparative Genomic Hybridization 比较基因组杂交) 定义：将消减杂交、荧光原位杂交相结合，用于检测DNA序列的变化(缺失、扩增、复制)，并将其定位在染色体上的方法。 基本原理：用不同的荧光染料分别标记正常人基因组DNA与肿瘤细胞DNA，然后与正常人中期染色体杂交，通过检测染色体上两种荧光（红、绿）的相对强度比率，两组DNA 相异部分会显出颜色偏移，可计算出DNA的缺失与放大，从而了解肿瘤组织DNA拷贝数的改变，并能同时在染色体上定位。 CGH 只能检测不平衡的染色体改变。结构染色体变异，例如：平衡的相互易位或倒位不能被检测出来，因为拷贝数没有变化。 事先不知道染色体位置也可以检测染色体的缺失和增加，也能够定量 4)Array-based CGH（微阵列比较基因组杂交） arrayCGH的特点 基因芯片又称DNA探针微阵列（microarray），它通过在一微小的基片表面固定大量的基因探针，待检测样品标记后与已固定的核苷酸序列进行杂交，根据检测信号的有无和强弱，确定样品中该基因或核苷酸序列的含量。 ArrayCGH实际上就是用微阵列取代传统CGH的中期分裂相，使荧光标记的测试DNA探针和参照DNA探针竞争性地与微阵列上的短片段靶序列杂交。根据被检组织