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基因芯片技术及其应用随着生物学、生命科学的发展，基因芯片技术越来越受到关注。
基因芯片又称为DNA芯片，是一种利用微阵列技术来检测基因表达水平的高通量方法。
基因芯片技术的发展带来了许多应用领域的新成果，包括疾病预测、药物研发等。
本文将介绍基因芯片技术及其应用。
一、基因芯片技术的原理基因芯片技术是一种高通量的生物技术，它利用微阵列生物芯片来检测基因表达的水平。
这种技术利用了DNA分子的特异性与完整性，它可以在任何生物样品中高效地检测出其蛋白质表达水平和基因组变异情况。
基因芯片技术的工作原理基于蛋白质表达水平与基因组变异情况的探测。
首先，需要将基因DNA序列通过逆转录过程转换成mRNA序列，进而使用荧光标记标记mRNA序列。
接下来将标记好的mRNA序列通过微阵列技术固定到芯片上，并使用高通量扫描技术来观察标记后荧光强度的变化程度。
荧光值越高，则说明该基因表达水平越高。
基因芯片技术不仅可以检测基因表达水平，还可以检测基因序列的变异情况，用于了解某种疾病或细胞状态的基因组变化情况。
比如，可以用这种技术针对某种疾病相关的单核苷酸多态性位点检测基因变异情况。
二、基因芯片技术的应用1. 癌症筛查基因芯片技术可用于癌症筛查，将肿瘤组织中的RNA与正常细胞组织的RNA进行比较，寻找表达水平具有显著差别的基因，进而确定这些基因是否与癌症发展相关。
利用这种方法可以更加准确地判断某个癌症的种类、发展程度等。
2. 个性化药物设计基因芯片技术可用于个性化药物设计，通过基因芯片可以确定某个病人，是否会对某种药物产生不良反应，从而确定是否使用该药物。
同时，可以利用基因芯片技术根据病人的基因组变异情况，设计出一种更加适合该病人的药物。
3. 遗传疾病筛查基因芯片技术可用于遗传疾病筛查，利用基因芯片技术可以检测出某些基因的表达水平是否异常，从而确定在某些疾病中，基因的表达水平是否存在异常。
4. 农业和环保应用基因芯片技术不仅可以应用在医学领域，还可以应用于农业和环保领域，例如种植业、畜牧业、水产养殖业等。
生物信息学讲义——基因芯片数据分析资料基因芯片是一种高通量的技术，可以用于同时检测和量化数以千计的基因在一个样本中的表达水平。
通过分析基因芯片数据，我们可以获得大量的基因表达信息，并进一步了解基因在不同条件和疾病状态下的调控和功能。
下面是一份关于基因芯片数据分析的讲义。
一、基因芯片数据的处理与预处理1.数据获取与质控-从基因芯片实验中获取原始数据（CEL文件）。
-进行质控，包括检查芯片质量、样本质量和数据质量。
2.数据预处理-背景校正：去除背景信号，减小非特异性杂音。
-样本标准化：对样本间进行标准化处理，消除技术变异和样本间差异。
-基因过滤：去除低表达和不变的基因，减少多重检验问题。
二、差异基因分析1.统计分析-基于统计学的差异表达分析方法，如t检验、方差分析（ANOVA）等。
-根据差异分析结果，获取差异表达的基因列表。
2.功能注释与生物学解释-对差异表达的基因进行功能注释，包括富集分析、通路分析和基因功能类别分析等。
-通过生物学数据库查询和文献阅读，解释差异表达基因的生物学意义和可能的调控机制。
三、基因共表达网络分析1.相关性分析-计算基因间的相关系数，筛选出相关性较高的基因对。
-构建基因共表达网络，通过网络可视化方式展示基因间的关系。
2.模块发现和功能注释-使用聚类算法将基因分组成不同的模块，每个模块表示一组具有相似表达模式的基因。
-对每个模块进行功能注释，了解模块内基因的共同功能或通路。
四、基因云图和热图分析1.基因云图-使用基因注释信息和基因表达水平，绘制基因表达的云图。
-通过颜色和大小表示基因的表达水平、功能注释等信息。
2.热图分析-根据基因表达水平计算基因间的相似性，将相似性转换为颜色，绘制热图。
-热图可用于显示基因表达模式的相似性和差异。
五、整合分析与生物信息学工具1.基因集富集分析-将差异表达的基因列表输入基因富集分析工具，寻找与特定通路、功能或疾病相关的基因集。
2.数据可视化工具- 使用生物信息学工具和软件，如R、Bioconductor、Cytoscape等，进行数据可视化和交互式分析。
零基础大数据挖掘实例讲解—基因芯片数据库（二）2016-02-24Freescience由浙江大学医学院几个硕博士发起创建，旨在最广泛分享有价值的科研技能和知识；FreeScience的宗旨：“科学自由分享、人人平等，共求真理”。
先来解答下上期几个问题，文章的创新点在于首次整合了他人的肝内胆管癌(ICC)、肝细胞肝癌(HCC)和混合型肝癌基因芯片研究，做了类似meta一样的工作。
对于肝癌和正常肝这样的设计进行类似meta整合研究已经有许多报道，所以重复一样的工作是比较难发的。
而要寻找类似的idea可以从临床特征和分子角度去思考，例如找一些罕见的病理类型或原发灶v 转移灶或复发灶v原发灶的设计，还可以从miRNA，lncRNA，拷贝数，甲基化等不同分子角度去做类似meta一样的工作，只要是别人没做过的，都是好的idea。
接下来就是解决芯片数据哪里来，怎么找的问题。
这是文章中用到的数据库GEO和Array Express，也是全球最大两个基因芯片公共数据。
用过pubmed的小伙伴应该对geo的搜索不陌生吧。
这是Array Express的搜索界面本期先重点介绍geo数据库搜索流程1.确定关键词2.限定类型3物种选择4检测类型选择5记录信息6不断选择关键词反复验证根据流程共26个数据集，需进入到项目中具体查看实验设计的内容进一步查询判别。
具体解析：1.确定关键词：这里就以肝内胆管癌为关键词搜索，然后进入到项目中具体查看实验设计的内容，来人工寻找到肝内胆管癌(ICC)，肝细胞肝癌(HCC)和混合型肝癌的原始芯片数据。
当然也可以'intrahepatic cholangiocarcinoma and hepatocellular carcinoma'关键词搜索来缩小范围。
因为数据量不多，本着”宁可多搜不放过一个”的原则，尽量放宽搜索条件。
2.限定类型：这里选择Series，表示按数据集显示。
史丹福微阵列数据库生命科学院2002级生物技术孙广雷 021402172一、摘要史丹福微阵列数据库(SMD)存有来自微阵列实验的原始的正规化数据，同时它也为研究员提供网络接口来取回数据，分析数据，使数据可视化。
史丹福微阵列数据库眼前有两个目标，一是作为斯坦福大学正在研究中得出的微阵列数据的一个储藏位置，第二就是来推动曾经被出版或被研究人员公开发布的数据的公开传播。
更为重要的是它有属于在微阵列上被存放的DNA的生物学的数据和微阵列数据的连接(基因,及其他复制)。
史丹福微阵列数据库(SMD)利用许多公众的资源连接来传达一些相关生物学的信息及资料。
二、介绍微阵列实验通常被运行实施在基因组衡量尺度上的基因表达或DNA副本数字。
典型地数千DNA取样被放在载玻片上,同时在实验取样中的，被标记了的cDNA 和基因组DNA，被选择性的进行杂交编排。
然后载玻片上的图像被获得并且处理生成一个包含用数十个点来代表成千上万个数据点的数据文件。
虽然每个点突出的数据是那些实验的样品和控制样品之间的比，但是其他数值可能被用作滤除的标准来决定哪一些数据是可靠的。
因此，对每个点的全面分析需要用到对每个点所有数据的存取。
一个20000个点的单一微阵列可能在百万条数据的次序和实验的系列中产生，可能因此产生超过五千万个数据点。
史丹福微阵列数据库(SMD)的一个主要的目标要组织这笔巨大量的数据,使一个研究员能够过滤掉他们不需要的数据，而只取回那些他或她研究所需要的那部分数据, 然后在那一笔数据上进行分析和研究。
三、落实史丹福微阵列数据库(SMD)中的数据在英特网上是通过一个网络浏览器来进行存取的，没有对特别的软件客户计算机上的装置的需要。
更新运行在服务器上的软件，数据就可以自动映射到所有的客户使用端。
几个特征要求比较新近，使浏览器的Java脚本能够低些，多站台能不费事的访问SMD。
虽然一些特征确实需要最快更新，但是JavaScript使浏览器能够实现这样的功能,多种操作系统平台(MacOS,UNIX和窗口95/98/2000)均能够没有困难的存取SMD中的数据。
微阵列数据分析（MicroarrayDataAnalysis）蔡政安副教授（台湾前⾔在⼈类基因组测序计划的重要⾥程碑陆续完成之后，⽣命科学迈⼊了⼀个前所未有的新时代，在⼈类染⾊体总长度约三⼗亿个碱基对中，约含有四万个基因，这是⽣物学家⾸次以这么宏观的视野来检视⽣命现象，⽽医药上的研究⽅针亦从此改观，科学研究从此正式进⼊后基因组时代。
微阵列实验(Microarray)及其它⾼通量检测(high-throughput screen)技术的兴起，⽆疑将成为本世纪的主流；微阵列实验主要的优势在于能同时⼤量地、全⾯性地侦测上万个基因的表达量，通过基因芯⽚，可在短时间内找出可能受疾病影响的基因，作为早期诊断的⽣物标记(biomarker)。
然⽽，由于这⼀类技术的⾼度⾃动化、规模化及微型化的特性，使得他们所⽣成的数据量⾮常庞⼤且数据形态⽐⼀般实验数据更加复杂，因此，传统统计分析⽅法已经不堪使⽤。
在此同时，统计学家并未在此重要时刻缺席，提出⾮常多新的统计理论和⽅法来分析微阵列实验数据，也⼴受⽣物学家所使⽤。
由于微阵列数据分析所牵涉的统计问题层⾯相当⼴且深⼊，本⽂仅针对整个实验中所衍⽣的统计问题加以介绍，并介绍其中⼀些新的图形⼯具⽤以呈现分析结果。
基因芯⽚的原理微阵列芯⽚即⼀般所谓的基因芯⽚，也是基因组计划完成后衍⽣出来的产品，花费成本虽⾼，但效⽤⽆限，是⽬前所有⽣物芯⽚中应⽤最⼴的，由于近年来不断改进，也是最有成效的⽣物技术。
⼀般⽽⾔，基因芯⽚是利⽤微处理技术，先把⼈类所有的基因分别固着在⼀⼩范围的玻璃⽚(glass slide)、薄膜(membrane)或者硅芯⽚上；然后，可以平⾏地、⼤量地、全⾯性地侦测基因组中mRNA的量，也就是侦测基因的调控及相互作⽤表达。
⽬前微阵列芯⽚⼤致分为以下两种平台:cDNA芯⽚及⾼密度寡核⽢酸芯⽚(high-density oligonucleotide)，两种系统⽆论在芯⽚的制备及样本处理上都有相当的差异，因此在分析上也略有不同，以下便就芯⽚的特性简略介绍。
