《基因芯片技术》利用基因芯片进行差异表达基因分析解读64页PPT

《基因差异表达分析 》ppt课件
• 引言 • 基因差异表达分析的方法 • 基因差异表达分析的实验设计 • 基因差异表达分析的结果解读 • 基因差异表达分析的挑战与展望 • 案例分享与讨论
目录
Part
01
引言
基因差异表达分析的定义
基因差异表达分析是通过比较不同条件下基因表达水平的变化，来研究基因功能、 生物体对环境或刺激的响应机制以及疾病发生发展机制的方法。
加强跨学科合作
基因差异表达分析涉及到多个学 科领域，加强跨学科合作有助于 推动该领域的发展。
Part
06
案例分享与讨论
案例一：肺癌中的基因差异表达分析
总结词
肺癌是一种常见的恶性肿瘤，基因差异表达分析有助于揭示肺癌的发病机制和潜在治疗 靶点。
详细描述
通过对肺癌组织与正常组织进行基因差异表达分析，可以发现与肺癌发生、发展相关的 关键基因，如EGFR、KRAS等。这些基因的异常表达可能导致肺癌细胞的增殖、转移和 耐药性产生。基因差异表达分析为肺癌的诊断、治疗和预后评估提供了重要的科学依据
STEP 02
STEP 01
实验可重复性差
样本获取困难
在某些情况下，获取足够 的样本可能非常困难，特 别是在临床研究中。
STEP 03
实验设计不合理
在某些情况下，实验设计 可能不合理，导致无法准 确地检测基因差异表达。
由于实验条件、操作过程 等因素的影响，基因差异 表达分析实验的可重复性 可能较差。
数据质量控制
数据完整性
检查测序数据的完整性，确保数据没有缺失或损坏。
数据一致性
比较不同样本之间的测序数据，确保它们具有相似性和一致性，以便进行后续的 比较分析。
Part

STEP 02
公平性问题
基因信息属于个人隐私， 如何在科学研究与隐私保 护之间取得平衡是一个重 要问题。
STEP 03
误用风险
基因芯片技术可能被误用 于基因决定论或种族歧视 等不道德用途。
基因技术的应用可能带来 不公平的医疗资源和机会 分配。
展望与未来发展
高通量测序技术
随着测序技术的进步，基因芯片将与 高通量测序技术结合，提供更全面、 深入的基因组信息。
表面活性剂
为了提高芯片表面的亲水性和降低非特异性吸附，通常会 在芯片表面涂覆一层表面活性剂，如聚乙二醇（PEG）。
表面洁净度
芯片表面的洁净度对实验结果至关重要，必须严格控制表 面污染物的种类和浓度。
探针的合成与固定
探针设计
探针是基因芯片的关键组成部分，其设计应考虑特异性、长度、 GC含量等因素。常用的探针合成方法包括化学合成和生物合成。
详细描述
基因芯片可以快速检测和识别各种疾病相关基因的变异，如 癌症、遗传性疾病等。通过基因芯片技术，医生可以精确地 确定疾病的类型、分期和预后，为制定个性化治疗方案提供 依据。
药物研发与毒理学研究
总结词
基因芯片技术在药物研发和毒理学研究中具有重要作用，能够加速新药的发现和开发，同时降低药物研发成本和 风险。
通路和网络分析
通过生物信息学工具对差 异表达基因进行通路和网 络分析，揭示基因之间的 相互作用关系。
基因功能注释与富集分析
基因功能注释
利用生物信息学数据库对基因进 行功能注释，了解其生物学功能 和分类。
富集分析
通过统计方法检测差异表达基因 在特定生物学过程或通路中的富 集程度，揭示基因的功能特点和 潜在作用机制。
高灵敏度

生物芯片技术(DNA芯片、毛细管电泳芯片、 PCR芯片)不仅可用于DNA序列测定，更适 合基因组或成千上万个基因表达分析，研 究特殊阶段、环境、状态下细胞或组织在 转录水平的表达谱。
药物基因组学(pharmacogenomics)
1997年6月28日金赛特（巴黎）可伯特实验室宣布 成立世界上第一个独特的基因与制药公司，研究 基因变异所致的不同疾病对药物的不同反应，并 在此基础上研制出新药或新的用药方法，这一新 概念被称为药物基因组学， 实现了基因功能学与 分子药理学的有机结合。
基因芯片是生物芯片的代表
基因芯片发展历史
Southern & Northern Blot Dot Blot
Macroarray
Microarray
基因芯片的标志性事件
Affymetrix公司在20世纪80年代末到九十年 代初率先开始研究。1991年，在1cm2左右的 玻璃片上原位合成寡核苷酸片段，诞生世 界上首张寡核苷酸芯片。
代谢组学 metabolomics
考察生物体系受刺激前后（如将某个特定的 基因变异或环境变化后）代谢产物图谱及其 动态变化，来研究生物体系的代谢网络。
鉴定，检测如血液，尿液，唾液等中代谢物 浓度和活性的变化，研究对象主要是针对分 子量1,000以下的内源性小分子。
代谢物的种类远少于基因和蛋白的数目；生 物体液的代谢物分析可反映机体系统的生理 和病理状态。基因和蛋白表达的微小变化会 在代谢物水平得到放大；药物代谢组学
生物芯片借用了计算机芯片的集成化的特点，把生物活性 大分子（目前主要是核酸和蛋白质）或细胞等，密集排列 固定在固相载体上，形成微型的检测器件，固相载体通常 是硅片、玻片、聚丙烯或尼龙膜等，因此狭义的生物芯片 也称微阵列芯片，主要包括cDNA、寡核苷酸、蛋白质、细 胞和组织微阵列。

Clustering。
第三节 DNA芯片技术的应用
DNA测序；杂交测序（SBH） 基因表达分析：
基因组研究：作图、测序、和检测与疾病相关的基因 及在RNA水平上检测致病基因的表达
药物研究与开发：
cDNA microarray expression patterns of small (S) and large (L) neurons
2.压电打印法
压电毛细管喷射器 产率较高
喷墨打印技术
Syringe Pump
Reservoir
Switching Valve
Connecting Tubing
High-Speed MicroSolenoid Valve
Removable Tip Orifice
Controller
（三）DNA微集阵列的制备 方式：预先合成DNA或制备基因探针然后
产率较低
原位合成(In Situ Synthesis)
Light directed oligonucleotide synthesis.
A solid support is derivatized with a covalent linker molecule terminated with a photolabile protecting group. Light is directed through a mask to deprotect and activate selected sites, and protected nucleotides couple to the activated sites. The process is repeated, activating different sets of sites and coupling different bases allowing arbitrary DNA probes to be constructed at each site.

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《差异表达分析》ppt课件
目 录
• 差异表达分析简介 • 差异表达分析的方法与技术 • 差异表达分析的流程 • 案例分享与结果解读 • 差异表达分析的挑战与展望 • 总结与致谢
01 差异表达分析简介
定义与概念
差异表达分析定义
差异表达分析是一种生物信息学 方法，用于识别在不同条件下基 因表达水平发生显著变化的基因 ，从而揭示生物过程的调控机制 。
临床样本分析
在临床样本分析中，差异表达分析可用于比较正常组织与病变组织、不同病程阶段或不同治疗方法的样本，以揭示疾 病发生发展过程中的基因表达变化。
药物筛选与评价
在药物筛选与评价中，差异表达分析可用于比较不同药物处理或不同浓度下的基因表达谱，以筛选出具 有潜在治疗作用的候选药物或化合物，并评估其疗效和副作用。
基于RNA-seq的方法
技术原理
RNA-seq通过将样本的RNA进行序列化， 然后利用序列数据进行基因表达分析。
优势
能够提供更全面的基因表达信息，不受芯片 限制，可检测低丰度基因。
局限性
数据分析复杂度高，对计算资源要求较高。
其他相关技术
数字化PCR技术
通过将PCR反应数字化，提高检 测的灵敏度和特异性。
蛋白质组学技术
通过检测蛋白质的表达水平，分 析基因的表达调控。
最新进展与趋势
单细胞测序技术
能够实现对单个细胞的基因表达进行分析，有助于深入了解细胞异质性。
人工智能与机器学习在差异表达分析中的应用
通过人工智能和机器学习的方法，提高差异表达分析的准确性和效率。
多组学整合分析
将基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据进行整合分析，以更全面地揭示生物过程的机 制。

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差异表达基因分析
在Affymetrix等短的寡核苷酸芯片中，采用单色荧 光标记的方式，实验组和对照组分别用两张芯片进 行检测，表达差异值即为两张芯片的信号比值。
噪声和芯片本身的一些因素以及生物学本身的特点 给筛选差异表达基因带来了很大的麻烦。
必须设定一个差异表达基因的判定标准。这个筛选 的标准就称为差异表达基因的阈值。
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排秩统计量法
选择一个统计量给基因排秩（研究多，方法多） 为排秩统计量选择一个阈值，在阈值之上的值
将被认为是表达差异显著的值
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重复芯片（replicates）M值法
根据比率平均值或M值对基因排序。M值为信 号强度比值的log2值，M杠是任一特定基因在 重复序列中M值的均值。
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Z值法
在一张cDNA芯片上一般都点了很多基因，其实这些基 因中只有一小部分表达有差异，所以一般都假设表达 的比率值满足正态分布。
Z=(X-µ)/σ. |Z|>=1.96 在寡核苷酸芯片中，芯片上的基因在相应实验条件下
或相应组织中也只有一小部分基因有表达，可以假定 强度满足对数正态分布，同样可以对其作Z变换，使其 具有统计意义。
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Z值法
缺点： 如果实验体系中没有一条差异表达的基因，Z值法还是
会挑选出5％的差异表达基因。这是因为在芯片实验中， 总有一些由于背景噪声产生的假阳性点。 如果实际上实验中有大量的基因表达发生改变，Z值法 还是机械的找出5％的差异表达基因，丢失了一部分真 阳性点。
在加权均数中，权重为上面计算的基因间的相似性。K 值的确定具有一定的经验性，但不宜太大和太小。