Affymetrix 全基因组 SNP 芯片检测

Affymetrix SNP芯片数据分析方案项目一、基本分析包括：芯片原始数据的处理和基因分型，我们给出有统计意义的SNP列表。

描述性统计，如minor allele frequency，Hardy-Weinberg equilibrium等。

显著性检验，实验组与对照组的差异，假阳性率（FDR）的计算等。

SNP的关联分析，建立线性模型或logistic回归模型等。

(所有的统计可以选择由SAS，SPSS，或S-Plus/R给出)项目二、Copy Number Variation（CNV）的计算。

CNV是目前的一个热点研究内容。

SNP芯片数据可以用于精确地计算CNV。

我们提供针对SNP芯片的基于CNAG(Copy Number Analyser for GeneChip), dChip(DNA-Chip Analyzer)和CNAT(Chromosome Copy Number Analysis Tool)等算法的CNV计算结果。

项目三、SNP注释通过SNP在染色体上的位置，利用寻找SNP可能影响的基因( or EST)。

我们也可以对相应基因进行功能的注释（gene ontology ，pathway和转录因子分析等），进而解释SNP可能的作用机理。

该部分可以参考常规表达谱芯片的分析。

项目四：基于模式识别的SNP挖掘传统的SNP挖掘使用统计学的方法来进行，往往在敏感性与特异性上有一定的限制。

利用一些模式识别/机器学习的方法可以更好解决SNP筛选问题。

我们提供基于决策树等SNP挖掘算法。

Hsiang-Yu Yuan et al. FASTSNP: an always up-to-date and extendable service for SNP function analysis and prioritization. Nucleic Acids Research 2006 34(Web Server issue):W635-W641项目五：诊断模型建立利用筛选到的SNP建立人工神经网络（ANN）、SVM、PAML等诊断模型，在临床上具有重要意义。

SNP开发/验证的研究方法和技术路线1分子标记：分子标记，我想这部分是我们分子标记组最核心的任务。

现在，我们没有任何可用的标记检测我们的定位材料。

即使想要验证已经定位的QTLs，我们也需要相对应的区间内的分子标记，尤其是SNP 标记。

1.1 全基因组SNP—Affymetrix芯片：一套完整的全基因组的SNP芯片，相对于Douglas体系，其操作简单，高通量。

可以直接对定位群体进行初定位的扫描或是对育种材料的背景进行分析。

在国家玉米改良中心，有一套3k的Illumina芯片，就是用来对玉米材料进行高通量检测，基因型检测结果通常可以用来QTLs初定位，育种材料的群体划分与纯度鉴定以及低密度的关联分析等。

在此，我建议我们应该开发一套番茄基因型检测的芯片。

目前，只是查找到Illumina芯片有一套全基因SNP信息，包含7,720条探针。

而Affymetrix公司目前并没有相应的产品。

但是通过跟Affymetrix公司了解，可以利用Illumina芯片已有的结果进行开发。

番茄目前测序结果显示其全基因组大小为~760Mb，而玉米为~2,500Mb，但是他们包括的基因数目~30,000个，整体情况相近。

另外，番茄作为自交植物，其LD的衰减值应该更大，有效的历史重组会更少，遗传多样性低。

因此，综合考虑，我建议我们可以开发~3k芯片，应该可以满足大多数研究材料、育种材料的基因型检测需求。

虽然目前下一代测序技术蓬勃发展，但是对于用于基因型检测来讲，其数据分析与成本相对于芯片都要更复杂和更高。

总之，我们番茄处于刚刚发展阶段，我认为就基因型检测方面，芯片有其很高的应用价值。

即使像玉米，这样测序技术发展很多年的材料，芯片技术也在应用。

1.2全基因组SNP—Douglas：当用Affymetrix芯片检测鉴定完番茄基因型并完成基因型分析之后，1）对于优良的QTLs或是基因，页脚内容1我们可以直接选择覆盖整个区间的分子标记运行Douglas系统进行分子标记辅助育种，2）对于需要进一步验证的QTLs，我们也可以利用Douglas系统只检测材料覆盖定位区间的基因型，而不需要再一次利用Affymetrix芯片或是其他方法进行全基因检测（图1.1）。

affymetrix 基因表达谱芯片差异基因-回复【Affymetrix基因表达谱芯片差异基因】引言：近年来，基因表达谱研究成为了生物科学领域的热门话题之一。

而Affymetrix基因表达谱芯片作为一种常用的高通量技术，被广泛应用于差异基因的研究中。

本文将针对Affymetrix基因表达谱芯片中差异基因的相关内容进行逐步解析和回答。

第一部分：Affymetrix基因表达谱芯片的基本原理Affymetrix基因表达谱芯片是一种基于DNA探针的技术，其原理基于互补杂交作用和荧光检测。

该芯片包含上百万个DNA探针，每个探针特异性地与基因组中的一个基因匹配。

当样本RNA与探针杂交后，通过荧光标记的信号可以检测到特定基因的表达水平。

这种方式能够同时测量大量基因的表达，因此被广泛应用于差异基因的确定。

第二部分：差异基因的筛选和分析方法1. 数据预处理首先，从Affymetrix芯片获得的原始数据需要经过一系列预处理步骤，如背景校正、正规化、数值转换等，以提高数据的准确性和可比性。

2. 差异基因的筛选差异基因筛选是研究中的关键步骤之一，常用的筛选方法包括t检验、方差分析、秩和检验等。

这些方法可以帮助我们确定哪些基因在不同条件下表达存在显著差异。

3. 基因功能分析确定差异基因后，我们可以进一步通过基因功能分析来探索这些基因的生物学功能和代谢途径。

常用的方法包括基因富集分析、生物网络分析和基因-疾病关联分析等。

这些分析可以帮助我们理解这些差异基因在细胞功能和疾病发展中的作用。

第三部分：Affymetrix基因表达谱芯片在差异基因研究中的应用案例1. 肿瘤研究Affymetrix基因表达谱芯片被广泛用于肿瘤研究中的差异基因鉴定。

通过比较肿瘤组织和正常组织的基因表达谱，我们可以发现调控癌症发生和发展的关键基因。

2. 药物研发Affymetrix基因表达谱芯片也被应用于药物研发领域，通过比较药物处理组和对照组的基因表达谱，我们可以发现药物对特定基因的调控作用，从而加深我们对药物作用机制的理解。

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。

基因芯片（Affymetrix）分析2：芯片数据预处理基因芯片技术的特点是使用寡聚核苷酸探针检测基因。

前一节使用ReadAffy函数读取CEL文件获得的数据是探针水平的（probe level），即杂交信号，而芯片数据预处理的目的是将杂交信号转成表达数据（即表达水平数据，expression level data）。

存储探针水平数据的是AffyBatch类对象，而表达水平数据为ExpressionSet类对象。

基因芯片探针水平数据处理的R软件包有affy, affyPLM, affycomp, gcrma等，这些软件包都很有用。

如果没有安装可以通过运行下面R语句安装：Affy芯片数据的预处理一般有三个步骤：•背景处理（background adjustment）•归一化处理（normalization，或称为“标准化处理”）•汇总（summarization）。

最后一步获取表达水平数据。

需要说明的是，每个步骤都有很多不同的处理方法（算法），选择不同的处理方法对最终结果有非常大的影响。

选择哪种方法是仁者见仁智者见智，不同档次的杂志或编辑可能有不同的偏好。

1 需要了解的一点Affy芯片基础知识Affy基因芯片的探针长度为25个碱基，每个mRNA用11~20个探针去检测，检测同一个mRNA的一组探针称为probe sets。

由于探针长度较短，为保证杂交的特异性，affy公司为每个基因设计了两类探针，一类探针的序列与基因完全匹配，称为perfect match（PM）probes，另一类为不匹配的探针，称为mismatch （MM）probes。

PM和MM探针序列除第13个碱基外完全一样，在MM中把PM的第13个碱基换成了互补碱基。

PM和MM探针成对出现。

我们先使用前一节的方法载入数据并修改芯片名称：用pm和mm函数可查看每个探针的检测情况：上面显示的列名称就是探针的名称。

而基因名称用probeset名称表示：名称映射时会看到。

Affymetrix基因表达谱芯片是一种常用的高通量基因检测技术，在生物医学领域得到了广泛的应用。

通过对细胞或组织中基因表达水平的全面分析，可以帮助科研人员发现不同生理状态或疾病状态下的差异基因。

本文将对Affymetrix基因表达谱芯片和差异基因进行深入探讨，希望可以为读者提供更全面的了解。

一、Affymetrix基因表达谱芯片概述Affymetrix基因表达谱芯片是一种利用基因芯片技术进行高通量基因表达分析的方法。

该芯片采用了高度平行的探针阵列，每个探针对应一个已知的基因序列，可以同时检测成千上万个基因的表达水平。

Affymetrix基因表达谱芯片的优点在于其高通量、高灵敏度和高特异性，可以快速、准确地获得大量的基因表达信息。

二、Affymetrix基因表达谱芯片的工作原理Affymetrix基因表达谱芯片的工作原理可以简要概括为以下几个步骤：1. RNA提取和标记：首先从待测样本中提取RNA，然后利用标记试剂将RNA转录成cDNA，并进行标记，通常使用生物素和荧光标记等方法。

2. 芯片杂交：标记好的cDNA与芯片上的探针阵列进行杂交，在杂交的过程中，标记的cDNA会特异性地结合到与其互补的探针上。

3. 芯片扫描：经过杂交后，芯片上的探针会产生荧光信号，然后使用芯片扫描仪对芯片进行扫描，测得每个探针的荧光强度。

4. 数据分析：最后对扫描得到的数据进行分析和解读，得到与样本中基因表达水平相关的信息。

三、差异基因的分析差异基因是指在不同生理状态或疾病状态下，其表达水平有明显差异的基因。

通过Affymetrix基因表达谱芯片的分析，可以筛选出在不同样本中表达水平有显著差异的基因，进而进行差异基因的进一步研究。

一般来说，差异基因分析主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对Affymetrix芯片扫描得到的原始数据进行背景校正、归一化处理等，使得数据更加准确可靠。

2. 统计分析：利用统计学方法对处理后的数据进行差异分析，一般采用t检验、方差分析、贝叶斯统计等方法进行差异基因的筛选。

三种常见SNP芯片的工作原理（illumina、Affymetrix和Agilent）写在读前：此文较长，建议先收藏。

这篇文章是从我无意间在网上发现的，但是不清楚是谁整理的。

但是我通过插图的截图上的信息找到出处，这些内容都是陈巍在腾讯视频上发布的，有人讲他的课程内容整理下来。

我觉得不错，所以就搬到这里。

其实可以并不用看这个文字，直接找视频看也是行的，但是文字版本更利于收藏。

本来想把视频放进来的，但是网速限制了我。

SNP芯片的原理1.Illumina的SNP芯片原理Illumina的SNP生物芯片的优势在于：第1，它的检测通量很大，一次可以检测几十万到几百万个SNP 位点第2，它的检测准确性很高，它的准确性可以达到99.9%以上第3，它的检测的费用相对低廉，大约一个90万位点的芯片（每个样本的）检测费用在一、两千人民币Illumina的生物芯片系统，主要是由：芯片、扫描仪、和分析软件组成。

Illumina的生物芯片，由2部分组成：第1是玻璃基片，第2是微珠。

这个玻璃基片，它的大小和一张普通的载玻片差不多大小，它起到的作用，就是给微珠做容器。

在这个玻璃基片上，通过光蚀刻的方法，蚀刻出许多个排列整齐的小孔。

每个小孔的尺寸都在微米级，这些小孔是未来容纳微珠的地方。

小孔的大小与微珠正好相匹配，一个小孔正好容纳一个微珠。

微珠是芯片的核心部分，微珠的体积很小，只有微米级。

每个微珠的表面，都各偶联了一种序列的DNA片段。

每个微珠上，有几十万个片段，而一个珠子上的片段，都是同一种序列。

这些DNA片段的长度是73个碱基，而这73个碱基又分成2个功能区域。

靠近珠子的这一端的23个碱基的序列，被称为Address序列，它也是DNA片段的5'端。

它是标识微珠的标签序列。

标签序列，通过碱基的排列组合，得到许多可能，每种序列，就是相应微珠的身份证号码（ID号）。

DNA片段上离珠子远的那一端的50个碱基，也就是3'端的序列，被称作Probe序列，它的作用，是与目标DNA进行互补杂交。

基因芯⽚（Affymetrix）分析1：芯⽚质量分析TAIR，NASCarray 和 EBI 都有⼀些公开的免费芯⽚数据可以下载。

本专题使⽤的数据来⾃NASCarray（Exp350），也可以⽤FTP直接下载。

下载其中的CEL⽂件即可（.CEL.gz），下载后解压缩到同⼀⽂件夹内。

该实验有1个对照和3个处理，各有2个重复，共8张芯⽚（8个CEL⽂件）。

为什么要进⾏芯⽚质量分析？不是每个⼈做了实验都会得到⾼质量的数据，花了钱不⼀定就有回报，这道理⼤家都懂。

芯⽚实验有可能失败，失败的原因可能是技术上的（包括⽚⼦本⾝的质量），也可能是实验设计⽅⾯的。

芯⽚质量分析主要检测前者。

1 R软件包安装使⽤到两个软件包：affy，simpleaffy：library(BiocInstaller)biocLite(c("affy", "simpleaffy"))另外还需要两个辅助软件包：tcltk和scales。

tcltk⼀般R基础安装包都已经装有。

install.packages(c("tcltk", "scales"))2 读取CEL⽂件载⼊affy软件包：library(affy)library(tcltk)选取CEL⽂件。

以下两种⽅法任选⼀种即可。

第⼀种⽅法是通过选取⽬录获得某个⽬录内(包括⼦⽬录）的所有cel⽂件：# ⽤choose.dir函数选择⽂件夹dir <- tk_choose.dir(caption = "Select folder")# 列出CEL⽂件，保存到变量cel.files <- list.files(path = dir, pattern = ".+\\.cel$", ignore.case = TRUE,s = TRUE, recursive = TRUE)# 查看⽂件名basename(cel.files)第⼆种⽅法是通过⽂件选取选择⽬录内部分或全部cel⽂件：# 建⽴⽂件过滤器filters <- matrix(c("CEL file", ".[Cc][Ee][Ll]", "All", ".*"), ncol = 2, byrow = T)# 使⽤tk_choose.files函数选择⽂件cel.files <- tk_choose.files(caption = "Select CELs", multi = TRUE, filters = filters,index = 1)# 注意：较⽼版本的tk函数有bug，列表的第⼀个⽂件名可能是错的basename(cel.files)## [1] "NRID9780_Zarka_2-1_MT-0HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [2] "NRID9781_Zarka_2-2_MT-0HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [3] "NRID9782_Zarka_2-3_MT-1HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [4] "NRID9783_Zarka_2-4_MT-1HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [5] "NRID9784_Zarka_2-5_MT-24HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [6] "NRID9785_Zarka_2-6_MT-24HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [7] "NRID9786_Zarka_2-7_MT-7DCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [8] "NRID9787_Zarka_2-8_MT-7DCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"读取CEL⽂件数据使⽤ReadAffy函数，它的参数为：# Not run. 函数说明，请不要运⾏下⾯代码ReadAffy(..., filenames = character(0), widget = getOption("BioC")$affy$use.widgets,compress = getOption("BioC")$affy$compress.cel, celfile.path = NULL, sampleNames = NULL,phenoData = NULL, description = NULL, notes = "", rm.mask = FALSE, rm.outliers = FALSE,rm.extra = FALSE, verbose = FALSE, sd = FALSE, cdfname = NULL)除⽂件名外我们使⽤函数的默认参数读取CEL⽂件：data.raw <- ReadAffy(filenames = cel.files)读⼊芯⽚的默认样品名称是⽂件名，⽤sampleNames函数查看或修改：sampleNames(data.raw)## [1] "NRID9780_Zarka_2-1_MT-0HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [2] "NRID9781_Zarka_2-2_MT-0HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [3] "NRID9782_Zarka_2-3_MT-1HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [4] "NRID9783_Zarka_2-4_MT-1HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [5] "NRID9784_Zarka_2-5_MT-24HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [6] "NRID9785_Zarka_2-6_MT-24HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [7] "NRID9786_Zarka_2-7_MT-7DCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [8] "NRID9787_Zarka_2-8_MT-7DCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"sampleNames(data.raw) <- paste("CHIP", 1:length(cel.files), sep = "-")sampleNames(data.raw)## [1] "CHIP-1" "CHIP-2" "CHIP-3" "CHIP-4" "CHIP-5" "CHIP-6" "CHIP-7" "CHIP-8"3 查看芯⽚的基本信息Phenotypic data数据可能有⽤，可以修改成你需要的内容，⽤pData函数查看和修改：pData(data.raw)## sample## CHIP-1 1## CHIP-2 2## CHIP-3 3## CHIP-4 4## CHIP-5 5## CHIP-6 6## CHIP-7 7## CHIP-8 8pData(data.raw)$Treatment <- gl(2, 1, length = length(cel.files), labels = c("CK","T"))pData(data.raw)## sample Treatment## CHIP-1 1 CK## CHIP-2 2 T## CHIP-3 3 CK## CHIP-4 4 T## CHIP-5 5 CK## CHIP-6 6 T## CHIP-7 7 CK## CHIP-8 8 TPM和MM查看：# Perfect-match probespm.data <- pm(data.raw)head(pm.data)## CHIP-1 CHIP-2 CHIP-3 CHIP-4 CHIP-5 CHIP-6 CHIP-7 CHIP-8 ## 501131 127.0 166.3 112.0 139.8 111.3 85.5 126.3 102.8## 251604 118.5 105.0 82.0 101.5 94.0 81.3 103.8 103.0## 261891 117.0 90.5 113.0 101.8 99.3 107.0 85.3 85.3## 230387 140.5 113.5 94.8 137.5 117.3 112.5 124.3 114.0## 217334 227.3 192.5 174.0 192.8 162.3 163.3 235.0 195.8## 451116 135.0 122.0 86.8 93.3 83.8 87.3 97.3 83.5# Mis-match probesmm.data <- mm(data.raw)head(mm.data)## CHIP-1 CHIP-2 CHIP-3 CHIP-4 CHIP-5 CHIP-6 CHIP-7 CHIP-8 ## 501843 89.0 88.0 80.5 91.0 77.0 75.0 79.0 72.0## 252316 134.3 77.3 77.0 107.8 98.5 75.0 99.5 71.3## 262603 119.3 90.5 82.0 86.3 93.0 89.3 94.5 83.8## 231099 123.5 94.5 76.5 95.0 89.3 87.8 95.5 91.5## 218046 110.3 93.0 74.8 100.5 86.0 89.5 104.5 102.3## 451828 127.5 77.0 80.3 94.5 72.3 79.0 86.3 67.84 显⽰芯⽚扫描图像（灰度）# 芯⽚数量n.cel <- length(cel.files)par(mfrow = c(ceiling(n.cel/2), 2))par(mar = c(0.5, 0.5, 2, 0.5))# 设置调⾊板颜⾊为灰度pallette.gray <- c(rep(gray(0:10/10), times = seq(1, 41, by = 4)))# 通过for循环逐个作图for (i in 1:n.cel) image(data.raw[, i], col = pallette.gray)如果芯⽚图像有斑块现象就很可能是坏⽚。

全基因组扫描用的成套微卫星引物，可多达上千个。引物的5’末端标记在激光激发下可发出不同颜色光的荧光素标记，如此可进行多重PCR，加速实验的进程。每一样本的PCR产物长度大小可以通过ABI或MegaBACE等测序仪进行检测。通过收集每一个个体的相关信息，经软件分析后即可得到结果。而采用Affymetrix公司的全基因组高密度的SNP芯片，操作更为简单。每个个体的DNA经酶切、PCR扩增、荧光标记、杂交扫描后即可得到每个个体上万个SNP的具体信息，经遗传分析后就可得到定位结果，且定位的
遗传分析仍是当前对致病相关基因识别、鉴定的主要方法，分为连锁分析和关联研究两种。由于人类基因组多态性的研究以及SNP分型技术的发展，目前全基因组连锁分析和关联研究亦变得切实可行。根据研究规模的大小，可以将疾病遗传分析分为以下几类，即定位克隆、连锁不平衡基因定位、全基因组候选基因分析、候选基因关联研究和定位候选基因克隆，其中定位克隆、连锁不平衡基因定位和全基因组候选基因分析均属于全基因组扫描。
全基因组扫描所利用的是在人类基因组大量存在的微卫星或SNP，虽然当前使用较多的仍是微卫星，但由于芯片技术的发展，全基因组高分布密度的商品化SNP芯片相继面世(如Affymetrix公司的10k，100k和500k人基因组SNP芯片)，越来越多的研究者使用SNP进行全基因组扫描。由于这些高密度的SNP芯片价格昂贵，不是一般的实验室所能承受。
不管是单基因疾病还是多基因疾病，通常是先行全基因组扫描(genome scanning)；将疾病相关位点定位于染色体某个区域，然后再行候选基因策略或连锁不平衡分析，确定致病基因位点。如果利用家系进行连锁分析，即采用定位克隆；若是利用群体样本，则应用连锁不平衡分析进行基因定位。全基因组扫描已成功地应用在许多疾病的致病相关基因克隆上，并取得了一定的成果。

A f f y m e t r i x全基因组S N P芯片检测-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIANAffymetrix 全基因组 SNP 芯片检测单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP) 指基因组单个核苷酸的变异，它是最微小的变异单元，是由单个核苷酸对置换、颠换、插入或缺失所形成的变异形式。

单核苷酸多态性是基因组上高密度的遗传标志，在人类基因组中已发现的SNP数量超过3000万。

作为第三代遗传标记，SNP数量众多、分布密集、易于检测，因而是理想的基因分型目标。

SNP分型检测在疾病基因组（如疾病易感性），药物基因组（药效、药物代谢差异和不良反应）和群体进化等研究中具有重大意义。

在人研究方面，Affymetrix 公司有分别基于GeneChip和GeneTitan平台的 SNP 6.0 芯片和针对中国人群设计的CHB1＆2 Array，既可用于全基因组SNP分析，又可用于CNV分析，极大地方便了中国人类疾病GWAS研究。

Affymetrix公司针对多个农业物种也开发了多款商品化的基因分型芯片，如鸡、牛、水牛、鲑鱼、水稻、小麦、辣椒、草莓等，为农业育种研究、遗传图谱构建、群体基因组学研究提供研究手段。

此外，Affymetrix公司还支持定制芯片，最低起订量为480个样品。

检测原理|?技术优势|?产品列表|?定制芯片|?数据分析|基于GeneChip平台的人SNP 6.0 芯片实验流程：?基于GeneTitan平台的Axiom基因分型芯片检测流程：从SNP原理谈SNP分析技术之SNP芯片日期：2012-05-21 ? ? 来源：网络标签：?SNP原理?SNP分析?SNP芯片摘要 :?SNP是近年来基因突变的热点研究之一。

它是指在单个的核苷酸上发生了变异，有四种不同的变异形式，而实际上只发生转换和颠换这两种。

当科学家弄清了SNP的突变原理以后，他们就着手对SNP进行分析，以求找到疾病相对应的突变位点或者是进行个性化药物治疗研究。

现在SNP得常用检测方法主要有：Taqman法、质谱法、芯片法、测序法。

Taqman法：准确性高，适合于大样本、少位点，价格比较贵；质谱法：准确性高，适合于大样本、多位点（能检测25个位点）；芯片法：准确性较低，适合于超多位点分析；测序法：非常准确，但就是价格也非常得高，但就是对于少样本、超多位点还就是非常好得选择。

SNP检测方法汇总分析SNP得方法有许多种，本文收集目前还在用得方法，按通量从高到低排列：全基因组测序这就是最贵得方法，但也就是瞧SNP最全得方法大概一个人样本，花2万元外显子组测序外显子组测序，也可以得到较全面得SNP信息大概一个人样本，花1、5万元随着人全基因组测序得价格降到2万元左右，外显子组测序会很快退出市场全基因组SNP芯片原理，核酸杂交，荧光扫描Illumina与Affymetrix都有很著名得全基因组SNP芯片，例如：Affymetrix: CytoScan，SNP 6、0，Illumina: 660，中华，450K等SNP芯片，在2000~5000元每样本，还就是比全基因组测序得2万元一个样本得价格要低质谱法原理，精确测量PCR产物得分子量，就可以知道SNP位点上就是A/C/G/T中得哪一个Sequenome MassArray法测中等通量得SNP位点就是十分准确得单个位点、单个样本得费用约2元人民币无需预制芯片、预订荧光探针,只要合成常规得PCR引物就可以做实验了如果测几十个点，到上百个点，就是很方便得方法SNPseq法此方法为天昊公司所创，一次测几百个位点原理：用Goldgate法做出针对某些位点得多重PCR片段高通量测序，数据分析得到SNP位点结果SNPlex中等偏高通量得方法，一次几十个位点原理：用末端特异得引物做多重PCR，把模板进行扩增基于毛细管电泳，把片段分离开，读颜色SNaPshot中等通量得方法设计3'位挨着目标位点得探针用双脱氧得荧光标记ddNTP做一个碱基得延伸毛细管电泳，瞧延伸得这个碱基就是什么颜色Taqman法Taqman原理，如果要找原理，请回复“荧光”两字Taqman方法，一次一管测一个位点通量最低，但就是结果可靠原理：设计与SNP位点互补得荧光探针，其中一个标VIC（红色荧光基团）,另一个标FAM（绿色荧光基团），同时分别有淬来基团吸光Taq酶有5'-->3'得外切酶活性，如果探针粘有模板上，就被切碎探针被切碎后，荧光基团与淬灭基团分离，发出荧光。

SNP检测方法汇总SNP（Single Nucleotide Polymorphism）是存在于基因组中的最小的遗传变异单位，是指基因组中单个核苷酸发生变化的现象。

SNP检测方法是针对这些变异进行分析和检测的工具或技术。

本文将对目前常用的SNP检测方法进行汇总和介绍。

1.基于PCR的SNP检测方法PCR是一种常用的DNA复制技术，在SNP检测中有多种变体，包括追踪标记PCR（TaqMan PCR）、Allele-Specific PCR（AS-PCR）、限制性片段长度多态性（RFLP）PCR等。

这些方法都利用PCR扩增目标DNA片段，并通过引入特定的引物或酶切位点来区分不同等位基因的差异。

2.基于测序的SNP检测方法测序是一种直接测定DNA序列的方法，可以通过测序检测SNP。

在基于测序的SNP检测中，有两种主要的方法：Sanger测序和大规模并行测序（Next-Generation Sequencing，NGS）。

Sanger测序是一种经典的测序方法，能够准确地确定单个核苷酸的序列，但是对于大规模SNP检测来说成本较高。

而NGS技术则可以同时测定多个样本的DNA序列，且速度和成本都更高效。

3.基于芯片的SNP检测方法芯片技术是通过固相法在芯片上固定已知的DNA片段，再与样本中的DNA进行杂交来实现SNP检测。

常用的芯片技术包括基于碱基延伸法（Primer Extension Assay）的Oligonucleotide Ligation Assay （OLA）、基于碱基延伸法的SNPstream和基于液相杂交法的GeneChip等。

这些方法在检测过程中通常采用荧光探针标记样本的SNP位点，通过荧光检测的方式进行分析和鉴定。

4.基于质谱的SNP检测方法质谱技术是通过检测质量-电荷比（m/z）来对样本中的DNA片段进行分析和检测的方法。

基于质谱的SNP检测主要采用基因分型质谱法（genotyping mass spectrometry），其中常用的方法有MALDI-TOF质谱（Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry）和Sequenom质谱。

7
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电话：021-51320288 传真：021-51320266

杂交
终体积
体积 终浓度或量
91μl
30μl
1×
3μl 200μM each
1μl
10U
4μl
40U
1μl
2U
130μl
4
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3. 混匀。稍微离心，16℃放置 2 小时。 4. 加 2μl 10U/μl T4 DNA 聚合酶。 5. 16℃放置 5 分钟。 6. 加 10μl 0.5M EDTA 终止反应。 7. 继续纯化 cDNA 步骤，或-20℃储存。
体积 4μl 2μl 1μl
c) 第一链合成 z 1-8 μg总RNA: 1 μL SuperScript II z 8.1-15 μg总RNA: 2 μL SuperScript II z 每1μg mRNA加1 μL SuperScript II. z 少于1μg mRNA 加1 μL SuperScript II. 在反应管中加入相应体积的 SuperScript II，混合均匀，42℃温浴 1 小时，反应结 束放置冰上至少 2 分钟。
反应试剂 T7-(d7)24 primer 50μM
RNA 稀释的 Poly-A Control
DEPC 水
体积(1-8 μg RNA) 2μl（100pmol）
1-8μg 2μl
到 12μl
体积(8.1-16 μgRNA) 2μl（100pmol） 8.1-16μg 2μl 到 11μl
3

Affymetrix芯片质量评估在拿到（数据库下载或者自己实验得到）的芯片，最好先对芯片的质量做出评估，从而将有问题的芯片剔除。

在RobertGentleman的“Bioinformatics and Computational Biology Solutions UsingR and Bioconductor”书的第三章提到“Before any useis made of more complexmethods, an initial examination of the data can often show evidenceof possible quality problems.”。

以下关于Affymetrix芯片质控的图和脚本，也引用上述参考书。

首先是一些基础知识：1 Affymetrix芯片的数据格式主要有.dat和.cel两种。

DAT文件是原始芯片图像的扫描文件，需要用affy公司自己的软件打开。

CEL文件是DAT文件去除背景噪音后的文件，包括了每个探针的原始密度数值（rawintensityvalue）。

其中，我们最关注CEL文件，这也是我们后续载入Bioconductor中的原始数据类型。

后续需要对CEL文件进行“质量评估”、“归一化”、“注释”等一系列预处理。

2affy芯片的数据单元。

下图是一个“探针集（probeset）”，包括了11-20个长度位22nt的“探针（probe）”，图中每个亮格代表一个探针。

每个探针分为PM（PerfectMatch）和MM（Mis-Match）两种，区别就是MM探针故意将一个碱基设计错。

这样做的目的是为了控制芯片的非特异性杂交，从而获得更准确的信号值。

芯片质量控制：1. 对于“探针数据（probe-data level）”的三种图，使用"affy"packageboxplot()：未处理的原始探针密度（以2为底取对数）的盒箱图。

芯片设计及种类* 应用光刻技术和严格的流程控制原痊合成高密度芯片，目前已达到约四百万探针/cm2增加密度的空间还很大。

* 使用多个探针来检测转录本或SNP，有效地减少探针杂交非专一性的影响，并通过合适的算法获得更为有力的数据。

* 在序列筛选、芯片设计和质量控制上确保芯片的准确性和重复性。

在芯片制作过程中不采纳“随机”的原则，每块同类芯片都具有高均一性。

第一类人类基因组图谱SNP芯片：每个SNP有六个探针四件套检测，每个探针四件套由每组等位基因的一个完全匹配和一个错配组成。

每个SNP总共有24个不同的探针。

SNP5.0芯片和SNP 6.0芯片只取最佳SNP 位点和每组等到位基因的一个完全匹配，并有四次（SNP5.0）或三次（SNP6.0）重复检测，所以总共只有八个或六个探针。

人类基因组图谱芯片的所有SNP都经过严格的筛选和验证流程。

被选择并铺载在芯片上的SNP是以准确度、callrate、连锁不平衡分析或基因组物理分布状况为基础的。

500K 芯片组有两张芯片组成，每张芯片平均能对250，000个SNPs进行基因分型。

一张芯片使用NspI限制性内切酶（~262，000SNPs），另一张芯片使用StyI(~500，568个SNPs，这个高分辨率产品，可用于癌症（包括FFPE 样品）和细胞遗传学中拷贝数的检测。

不仅提供拷贝数信息，还提供基因型信息（杂合性丢失，LOH）。

SNP5.0芯片是介于500K芯片和6.0芯片之前的一种中间产品，可以为那些经费有限的研究人员提供一种极有吸引力的选择。

这种替代500K芯片组进行全基因组关联研究的单张芯片基因分型产品。

除了500，568个SNPs, SNP5.0还含有420，000个用于检测拷贝数变异的探针。

SNP6.0芯片含有超过906，600个SNPs 以及超过946，000个用于检测拷贝数变异的探针。

大约有482，000个SNPs来自于前代产品500K和SNP5.0芯片。

affymetrix 基因表达谱芯片差异基因-回复什么是Affymetrix基因表达谱芯片和差异基因？Affymetrix基因表达谱芯片是一种高通量基因分析工具，用于研究生物样本中基因的表达水平。

它由小型玻璃片或硅片制成，上面镶嵌着几十万个DNA探针，每个探针对应一个已知的基因序列。

通过检测样本中基因与这些探针的杂交态势，可以确定每个基因在样本中的表达水平。

差异基因是指在不同组织、时间点、环境或疾病状态下，表达水平有明显差异的基因。

通过对比不同组样本的基因表达谱，可以鉴定差异基因，从而了解其在不同生物学过程中的作用和调控机制。

接下来，我们将一步一步回答有关这两个主题的问题。

第一步：什么是Affymetrix基因表达谱芯片？Affymetrix基因表达谱芯片是一种高通量基因分析工具，采用探针杂交技术来测量基因在生物样本中的表达水平。

芯片上有成千上万个特定的DNA探针，每个探针与一个已知的基因序列相对应。

样本RNA通过逆转录生成cDNA，然后标记为探针上的亮度标记，并与芯片上的DNA探针进行杂交。

基于杂交的信号强度可以确定每个基因在样本中的表达水平高低。

第二步：Affymetrix基因表达谱芯片的工作原理是什么？Affymetrix基因表达谱芯片的工作原理基于探针与样本RNA之间的互补配对。

首先，将样本RNA转化为cDNA，并标记为亮度标记。

然后，将标记的cDNA与芯片上的DNA探针进行杂交。

杂交过程中，标记的cDNA与互补的DNA探针形成稳定的双链结构，杂交态势的强度与目标基因在样本中的表达水平成正比。

最后，通过检测杂交态势的强度，可以确定每个基因在样本中的表达水平。

第三步：为什么使用Affymetrix基因表达谱芯片？Affymetrix基因表达谱芯片具有以下优点：1. 高通量分析：Affymetrix芯片上的数千个探针允许一次性测量大量基因的表达水平，加快了实验进程。

2. 高度标准化：Affymetrix芯片的制造过程高度标准化，确保了数据的可靠性和可比性。

AFFYMETRIX基因芯片操作流程1.设计芯片：根据研究需求，设计基因芯片的探针序列。

探针序列是一小段DNA或RNA序列，用于检测芯片上的特定基因。

通常，基因芯片上会有上万个探针，可以检测大量的基因。

2.提取RNA或DNA：从感兴趣的生物样本中提取总RNA或基因组DNA。

RNA或DNA提取的方法会根据具体的研究目的和样本类型而有所不同。

3.RNA/DNA标记：将提取的RNA或DNA样本进行标记。

在基因芯片研究中，常使用荧光标记的核苷酸来标记RNA或DNA。

标记的方法可以是直接标记或间接标记，具体选择取决于实验的设计和要求。

4.混合和杂交：将标记的RNA或DNA样本与设计好的探针序列混合，形成杂交溶液。

杂交时，样本中的标记的RNA或DNA会与芯片上的相应探针序列结合。

5.洗涤和扫描：对芯片进行洗涤去除杂质，然后使用芯片扫描仪对芯片进行扫描。

扫描会产生荧光图像，显示不同基因的表达水平或基因变异情况。

6.数据分析：使用专门的数据分析软件对扫描后的图像进行处理和分析。

这些软件可以提供丰富的数据分析工具，包括基因表达聚类、差异分析、通路分析等。

通过数据分析，可以得到关于基因表达的定量和质量信息。

7.结果解读：根据数据分析的结果，解读实验结果。

通过比较不同样本之间的基因表达差异，可以找到与研究目的相关的基因。

根据差异基因的功能注释和通路分析等，可以深入了解基因的作用和功能。

8. 结果验证：将一部分差异表达的基因进行验证实验，如RT-PCR、Northern blot等。

验证实验可以进一步确认基因表达的差异，并验证基因芯片分析的可靠性。

通过以上步骤，AFFYMETRIX基因芯片可以帮助研究人员高通量、高效率地研究基因的表达水平和基因变异等生物过程。

同时，数据分析和结果解读对于科研的深入和扎实也非常重要。