LncRNA芯片定制检测服务
LncRNA芯片定制检测服务
一：实验技术简介
长链非编码RNA（long non-coding RNA，lncRNA）是一类转录本长度超过200nt、不编码蛋白的RNA。lncRNA起初被认为是基因组转录的“噪音”，不具有生物学功能。然而，近年来的研究表明lncRNA能在表观遗传、转录及转录后水平上调控基因表达，参与了X染色体沉默、基因组印记以及染色质修饰、转录激活、转录干扰、核内运输等多种重要的调控过程，与人类疾病的发生、发展和防治都有着密切联系。【晶莱生物】
二：实验技术优势
虽然越来越多的lncRNA被发现，但是人们现在了解到的lncRNA只是冰山一角，绝大部分的lncRNA的功能仍然是不清楚的。目前主要通过lncRNA芯片或新一代测序等方法对lncRNA 进行功能研究。现阶段，基因芯片技术发展趋于成熟稳定，在此平台上，通过设计不同的lncRNA探针，可以更加快速、高通量地筛选出疾病或特定生物学过程中差异表达的lncRNA 和mRNA信息，最终找到lncRNA的靶基因位点深入分析调控机制。
已开展了数千个实验外包项目。我们专注于医学课题研究，已从课题申请、方案设计、试剂采购、模型构造、标本检测、数据分析、以及对SCI撰写与发表的支持，各个环节积累了数千个成功案例经验，为数千个来自临床的科研工作者解决了大量的科研问题。更多相关实验服务信息请咨询晶莱生物技术人员
三：实验操作流程
1、样品RNA抽屉、质检
2、cDNA/aRNA样品合成和标记
3、芯片杂交
4、洗涤、染色、扫描
5、图像采集和数据分析
lncRNA芯片数据→lncRNA差异表达基因的筛选→对lncRNA重新注释
mRNA差异表达基因的筛选→GO分析，pathway分析
lncRNA与mRNA共表达分析
四：客户提供
1、实验对象为组织样品，取适量（50-100mg）新鲜组织样品或正确保存的组织样品，使用BioPulverizerTM冰冻粉碎组织，加1ml的RNA抽提试剂TRIzol（Invitrogen），使用Mini-Bead-Beater-16匀浆后抽提RNA。
2、实验对象为细胞样品，每份样品取1×106～1×107细胞，加1ml的RNA抽提试剂TRIzol （样品为贴壁细胞，每10cm2培养皿TRIzol使用量为1ml），裂解后抽提RNA。
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
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
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/9716528127.html,/geo/)和ArryExpress (http:// ;https://www.wendangku.net/doc/9716528127.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。
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/9716528127.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/9716528127.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/9716528127.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。
基因芯片技术及其应用简介(精)
基因芯片技术及其应用简介 生物科学学院杨汝琪 摘要:随着基因芯片技术的发展,基因芯片越来越多的被人们利用,它可应用于生活中的方方面面,如:它可以应用于医学、环境科学、微生物学和农业等多个方面,基因技术的发展将有利于社会进一步的发展。 关键词:基因芯片;技术;应用 基因(gene是载有生物体遗传信息的基本单位,存在于细胞的染色体(chromosome上。将大量的基因片段有序地、高密度地排列在玻璃片或纤维膜等载体上,称之为基因芯片(又称DNA 芯片、生物芯片。在一块1 平方厘米大小的基因芯片上,根据需要可固定数以千计甚至万计的基因片段,以此形成一个密集的基因方阵,实现对千万个基因的同步检测。基因芯片技术是近年来兴起的生物高新技术,把数以万计的基因片段以显微点阵的方式排列在固体介质表面,可以实现基因检测的快速、高通量、敏感和高效率检测,将可能为临床疾病诊断和健康监测等领域,带来全新的技术并开拓广阔的市场。 1 基因芯片技术原理及其分类 1.1基因芯片的原理: 基因芯片属于生物芯片的一种"其工作原理是:经过标记的待测样本通过与芯片上特定位置的探针杂交,可根据碱基互补配对的原则确定靶序列[1],经激光共聚集显微镜扫描,以计算机系统对荧光信号进行比较和检测,并迅速得出所需的信息"基因芯片技术比常规方法效率高几十到几千倍,可在一次试验中间平行分析成千上万个基因,是一种进行序列分析及基因表达信息分析的强有力工具。 1.2基因芯片分类: 1.2.1根据其制造方法可分原位合成法和合成后点样法;
1.2.2根据所用载体材料不同分为玻璃芯片!硅芯片等; 1.2.3根据载体上所固定的种类可分为和寡核苷酸芯片两种; 1.2.4根据其用途可分测序芯片!表达谱芯片!诊断芯片等 2 基因芯片技术常规流程 2.1 芯片设计根据需要解决的问题设计拟采用的芯片,包括探针种类、点阵数目、片基种类等。 2.2 芯片制备将DNA, cDNA或寡核昔酸探针固定在片基上的过程。从本质上可分为两大类fz} ,一类是在片基上直接原位合成,有光蚀刻法、压电印刷法和分子印章多次压印法三种;另一类是将预先合成的探针固定于片基表面即合成点样法。 2.3 样品制备常规方法提取样品总RNA,质检控制。再逆转录为。DNAo 2.4 样品标记在逆转录过程中标记荧光素等。 2.5 芯片杂交标记的cDNA溶于杂交液中,与芯片杂交。 2.6 芯片扫描一用激光扫描仪扫描芯片。 2.7 图像采集和数据分析专用软件分析芯片图像,然后对数据进行归一化,最后以差异为两倍的标准来确定差异表达基因。 2.8 验证用定量PCR或原位杂交验证芯片结果的可信性。 3基因芯片合成的主要方法 目前已有多种方法可以将基因片段(寡核苷酸或短肽固定到固相支持物上。这些方法总体上有两种: 3.1原位合成: