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生物芯片技术——生物化学分析论文08应化2江小乔温雪燕袁伟豪张若琦2011-5-3一、摘要：生物芯片技术，被喻为21世纪生命科学的支撑技术，是便携式生化分析仪器的技术核心，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的探针同时固定于支持物上，所以一次可以对大量的生物分子进行检测分析，从而解决了传统核酸印迹杂交（Southern Blotting 和Northern Blotting 等）技术复杂、自动化程度低、检测目的分子数量少、低通量(low through-put)等不足。
二、关键词生物芯片；检测；基因三、正文（一）、生物芯片的简介生物芯片技术是一种高通量检测技术，通过设计不同的探针阵列、使用特定的分析方法可使该技术具有多种不同的应用价值，如基因表达谱测定、突变检测、多态性分析、基因组文库作图及杂交测序（Sequencing by hybridization, SBH）等，为"后基因组计划"时期基因功能的研究及现代医学科学及医学诊断学的发展提供了强有力的工具，将会使新基因的发现、基因诊断、药物筛选、给药个性化等方面取得重大突破，为整个人类社会带来深刻广泛的变革。
该技术被评为1998年度世界十大科技进展之一。
（1）它包括基因芯片、蛋白芯片及芯片实验室三大领域。
基因芯片(Genechip)又称DNA芯片(DNAChip)。
它是在基因探针的基础上研制出的，所谓基因探针只是一段人工合成的碱基序列，在探针上连接一些可检测的物质，根据碱基互补的原理，利用基因探针到基因混合物中识别特定基因。
它将大量探针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度及分布来进行分析。
蛋白质芯片与基因芯片的基本原理相同，但它利用的不是碱基配对而是抗体与抗原结合的特异性即免疫反应来检测。
基因芯片技术及应用田燕丹130820005 微生物专业摘要：基因芯片技术是随着人类基因组计划的实施而发展起来的一种前沿生物技术，具有高度平行性、多样性、微型化和自动化的特点。
它涉及物理学、化学、生物化学、核酸化学、分子生物学、计算机科学等多个学科，是多学科多技术交叉的结晶。
目前在基因组学研究、基因序列分析、疾病诊断、药物筛选、环境监测等方面得到了广泛的应用。
本文就基因芯片的原理、分类、制备、应用四个方面对其进行介绍。
关键词：基因芯片；原理；分类；制备；应用1 基因芯片的工作原理基因芯片又称DNA芯片、DNA微阵列，它是由大量已知序列的DNA或者寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，是最主要的且发展最早、最快的一种生物芯片。
与传统的基因检测技术相比，其最大特征是能同时定量或者定性的检测成千上万的基因信息，并且具有微型化、自动化、网络化等特点，使得该技术的到了迅速的普及与应用。
基因芯片借用了计算机芯片的原理，运用缩微技术，把已知序列核酸密集有序地排列固定在固相平面载体预先设置的区域内，形成微型的检测器件，再将待测样本标记后同芯片进行杂交，检测原理是利用核酸的碱基互补配对原理，样本中的标记分子与芯片上的配对探针分子特异性结合，通过激光共聚焦荧光扫描仪或其他检测手段获取信息，经电脑系统处理、分析得到结合在探针上的待测样本中特定大分子的信息，从而检测对应片段是否存在、存在量的多少。
由于能够实现生物信息的大规模检测分析，基因芯片成为了一种进行DNA序列分析及基因表达信息分析的强有力工具。
2基因芯片的分类根据制备方式、芯片介质、探针类型等的不同，基因芯片可分成许多类型[1]。
2.1根据芯片的制备方式根据芯片的制备方式，可以将基因芯片分为两大类：原位合成芯片和直接点样(合成后点样)芯片。
与直接点样芯片相比，原位合成芯片精确度高、密度高，但其成本也高，设计、制备繁琐。
2.2 根据芯片的介质分类芯片根据固相支持物(基片)的种类不同，可以分为玻璃芯片、膜芯片、塑料芯片等。
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。
长征途中的感人故事（精选5篇）长征途中的感人故事篇1长征，是决定中华人民是否能站起来的重要决策，长征路上无数英雄人物用自己的胸膛，堵住了敌人的炮火，许多热血青年纷纷加入共产党，在那艰难的长征路上，是战士们用自己的身躯，才铺平了我们如今幸福的生活道路。
在长征路上，战士要走过草地，那草地一望无际，只要一不留神，就有可能陷入沼泽。
战士们的粮食吃完了，只能忍饥挨饿。
他们一天走200多公里的路，休息的时候坐下，可有的战士坐下就再也站不起来了。
穿过草地，他们又面对着一座座雪山的挑战，战士们一个个毫不犹豫的上了山。
在雪山上，他们每时每刻都有可能面临掉下去与雪崩的危险，他们饿了就杀马吃、后来就用皮带、棉花、草根来充饥，战士们的体力已经快支撑不住了，便走一百步休息一下，后来减到三十步，就不能再减了，如果再减的话，就会永远长眠在雪山上了。
过雪山时，战士们在零下30度穿着单衣，一个个冻的手发红。
牺牲的战士5个人或6个人一起埋在雪地里，剩下的战士望着那里恋恋不舍的含泪而去，那些英勇的战士翻越了20多座雪山，受尽了磨难，牺牲了成千上万名战士。
长征终于胜利了!中华人民站起来了!长征，我为你骄傲，为你自豪，泪水与血水汇成了一条小溪，翻起朵朵长征事迹的浪花，在这幸福的岁月里，这条小溪依然在人们心中流淌着……长征途中的感人故事篇2去年暑假，我读过一本让我深深感动的书——长征路上的故事。
红军在长征的时候，遇到了许多的困境：红军要过的草地是荒芜人烟的，甚至连鸟兽也没有，只有大片大片绿油油的水草，一不小心，就会踩进烂泥潭，越陷越深;红军一路上衣杉褴褛，在爬雪山的时候经常被凛冽的寒风吹袭;红军过大渡河时，由于敌人先在桥上做了埋伏，把桥上的木板全部都拿掉了，所以让红军很前进，他们一边爬铁索桥，还一边与敌人交战……红军是多么顽强啊!面对这么多的困难，他们毫不退缩。
没有粮食了，他们就用野菜、野果、树皮充饥，有的时候，甚至把自己的枪皮带、皮鞋切成小块，煮了充饥;面对自然环境极其恶劣的夹金山，战士们强帮弱，大帮小，走不动的扶着走，扶不动的抬着走，战士们都豪迈地表示：“一定要让每个战友安全地越过夹金山。
原位合成法制造基因芯片技术概述【摘要】近年来，DNA微阵列原位合成技术发展迅速，成为各国学者研究的重点。
原位合成法主要包括光脱保护法、喷印合成法、光致酸合成法、电喷雾合成法、虚拟掩模法和分子印章压印法等方法。
【关键词】基因芯片；原位合成法；分子印章压印法基因芯片的原位合成法是基于组合化学的合成原理，按精确设计的分布和顺序，通过一组定位模板来决定基片表面上不同化学单体的偶联位点和次序，运用现代高精度仪器和DNA合成化学技术在基片上直接并行定点合成所需的DNA 探针，这些合成的DNA微探针即构成了高集成度的DNA微阵列，即通称的“高密度基因芯片”。
其特点是：不仅由于集成了成千上万的密集排列的基因探针，能够在同一时间内分析大量的基因，使人们迅速地读取遗传密码，而且就同样探针数量的基因芯片来说，由于可实现大批量、低成本的集约化生产，制作成本将远低于点样法制作的寡核苷酸基因芯片，并且重复性好。
近年来，DNA微阵列原位合成以及相关技术（芯片微阵列设计及探针优化、基片修饰改性、靶基因标记方法、结果检测及分析仪器等）一直是研究的热点，代表着基因芯片的技术水平和发展趋势。
原位合成法制造基因芯片技术和方法有以下一些。
1、光脱保护法该技术为美国Affymetrix公司首创和拥有。
根据人为合成寡核苷酸是由3’端开始而终止于5’端的特点，该技术的核心是创造性地在核苷酸单体的5’端修饰了一个光敏基团及将微电子行业的光刻技术与DNA合成技术有机地结合在一起。
在进行DNA微阵列原位合成前，先设计好各阵列点对应的探针碱基序列，整个DNA微阵列各探针的第一个碱基构成整个芯片上的第一层，第二个碱基构成第二层，……，然后按照各层碱基的分布情况每层设计四块掩模，每张掩模的透光区域分别对应于该层碱基中四种碱基中的一种。
在进行DNA微阵列合成前，还需对芯片基体材料进行一定的修饰处理。
所谓修饰处理，就是通过一系列物理和化学处理过程，使基体材料表面带有可与核酸单体3’端共价偶联的功能基团（如-OH、-CHO和-NH2等）。
基因芯片技术的诞生为生物技术工作人员打开了一道科研的便利之门，曾被评为1998年年度十大科技进展之一。
本文对基因芯片的实验原理、技术基础、分类、用途、操作主要环节等内容做详细的介绍。
基因芯片技术的诞生为生物技术工作人员打开了一道科研的便利之门，曾被评为1998年年度十大科技进展之一。
本文对基因芯片的实验原理、技术基础、分类、用途、操作主要环节等内容做详细的介绍。
1.基本原理和技术基础基因芯片以DNA杂交为基本原理，基于A和T、G和C的互补关系。
它是在探针的基础上研制出的。
所谓探针是一段人工合成或筛选出的已知顺序的碱基序列，样品分子上连接有一些cy3、cy5等可检测的物质。
经激光共聚焦荧光显微镜检出杂交或反应信号，通过计算机处理、分析，即可获得所需信息。
例如，用红、绿荧光分别标记实验样本和对照样本的cDNA，混合后与微阵列杂交，可显示实验样本和对照样本基因的表达强度(显示红色、绿色或黄色)，由此可在同一微阵列上同时检测两样本的基因表达差异。
在基因芯片工作过程中，固定位点使用不同分子生物学技术和碱基互补配对原则与待测基因片段杂交，并通过自动阅读设备分析杂交结果，达到定性、定量分析的目的。
基因芯片通过应用平面微细加工技术和超分子自组装技术，把大量分子检测单元集成在一个微小的固体基片表面，可同时对大量的核酸等生物分子实现高效、快速、低成本的检测和分析。
基因芯片的检测主要建立在放射标记技术、荧光标记技术、质谱分析、化学发光等技术上。
使用荧光标记的基因芯片需要专用的荧光扫描仪。
对于高密度的基因芯片，目前最常用的是激光共聚焦显微镜和高性能的冷却CCD。
目前专用于荧光扫描的扫描仪大致分为两类：一类是基于CCD(charge-coupled device，电荷耦合装置)的检测光子;另一类则是基于PMT(photomultiplier tube，光电倍增管)的检测系统。
生物芯片的发展得益于微细加工技术和现代分子生物技术的结合。
基因芯片数据标准化基因芯片技术的发展为生物医学研究提供了全新的视角和方法，使得科学家们能够更加深入地了解基因的表达和调控机制。
然而，基因芯片数据的标准化问题一直是该领域的一个重要挑战。
标准化是指将原始数据转化为可比较的形式，以便进行数据分析和挖掘。
本文将探讨基因芯片数据标准化的意义、方法和挑战。
首先，基因芯片数据标准化的意义非常重大。
标准化可以消除不同芯片平台、实验批次和实验室之间的技术差异，使得数据具有可比性和可重复性。
这对于不同研究团队之间的数据共享和比较具有重要意义。
此外，标准化还可以提高数据的质量和准确性，为后续的生物信息学分析奠定基础。
其次，基因芯片数据标准化的方法主要包括数据预处理、正则化和标准化。
数据预处理包括背景校正、数据过滤和缺失值处理，以确保原始数据的质量。
正则化是将原始数据进行归一化处理，消除不同样本之间的技术差异。
标准化则是将归一化后的数据进行比较和统一化处理，以便进行后续的数据分析。
然而，基因芯片数据标准化面临着诸多挑战。
首先，不同芯片平台和实验设计会导致数据的技术差异，如何有效地消除这些差异是一个关键问题。
其次，标准化方法的选择和参数的设定对结果具有重要影响，如何选择合适的方法和参数是一个需要深入研究的问题。
此外，基因芯片数据本身具有高维度和复杂性，如何有效地进行标准化和降维处理也是一个挑战。
综上所述，基因芯片数据标准化是基因芯片技术研究中的一个重要环节。
标准化的意义重大，可以提高数据的可比性和可重复性，为后续的生物信息学分析奠定基础。
标准化的方法包括数据预处理、正则化和标准化，但也面临诸多挑战。
因此，我们需要不断探索和改进标准化方法，以应对日益增长的基因芯片数据分析需求。
希望本文的讨论能够为相关研究提供一些参考和启发，推动基因芯片数据标准化领域的进一步发展。
基因芯片小知识（二）数据分析发送生信到本公众号（freescience联盟）后台，查看系列相关文章~提取生物样品的mRNA并反转录成cDNA，同时用荧光素或同位素标记。
在液相中与基因芯片上的探针杂交，经洗膜后用图像扫描仪捕获芯片上的荧光或同位素信号，由此获得的图像就是基因芯片的原始数据（raw data），也叫探针水平数据。
获取探针水平的数据是芯片数据处理的第一步，然后需要对其进行预处理（pre-processing），以获得基因表达数据（gene expression data）。
基因表达数据通常用矩阵形式表示，称为基因表达矩阵。
基因表达矩阵的每一行代表一个基因的表达量，一列代表一个样本的所有基因的表达情况。
一背景（background）处理背景处理即过滤芯片杂交信号中属于非特异性的背景噪音部分。
一般以图像处理软件对芯片划格后，每个杂交点周围区域各像素吸光度的平均值作为背景。
但此法存在芯片不同区域背景扣减不均匀的缺点，同时会使1％～5％的点产生无意义的负值。
也可利用芯片最低信号强度的点（代表非特异性的样本与探针结合值）或综合整个芯片非杂交点背景所得的平均值做为背景。
Brown等提出利用整个芯片杂交点外的平均吸光度值作为背景的best-fit方法，使该问题得到较好的解决，并有效地提高了处理数据的质量。
背景处理之后，我们可以将芯片数据以矩阵的格式输出。
二数据筛选经过背景校正后的芯片数据中可能会产生负值，显然负值是没有生物学意义的。
数据集中还可能包括一些单个异常大（或小）的峰（谷）信号，它们被认为是随机噪声。
另外，对于负值和噪声信号，通常的处理方法就是将其去除。
然而，数据的缺失（除了上述原因会造成数据缺失以外，扫描的过程中也可能会产生缺失）对后续的统计分析（尤其是层式聚类和主成分分析）有致命的影响，所以在进行分析前需要数据筛选。
数据筛选的步骤是先筛选点样，然后是数据标准化、截断异常值，最后筛选基因。
