4 功能分类基因芯片与表达谱基因芯片之比较

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时间:2017-12-31

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1、KANGCHENBIO-TECH康成生物功能分类基因芯片与表达谱基因芯片之比较引言:基因表达谱常被称为是某一生理/病理现象的“分子图像”。这类复杂的“分子图像”,可用于同时检测成千上万个基因的表达水平,再经专门的计算机软件解读出来。研究人员通过比较源于不同病理条件下的“分子图像”的结果,可以识别出引发癌症等复杂疾病的标志物(Marker)。目前,这些标志基因(Markergenes)还有待于大量工作对其作进一步验证。许多科研人员已把注意力投向密度相对较低的功能分类基因芯片(focusedDNAmicroarray)。因为,如果研究对象是某一生

2、物学通路的基因,使用针对该类基因的功能分类基因芯片比使用高密度表达谱芯片更加有效便利。这种将微列阵技术与特定生物学通路(specificbiologicalpathways)最新知识有机结合而制成的功能分类基因芯片,可以大大缩短发现诊治各种疾病的生物学标志物(biomarkers)的时间。表达谱芯片:整个基因表达谱的分子图像。自从90年代中期DNA微列阵芯片技术开始引起广泛注意以来,DNA片段以及不同长度的寡核苷酸被尝试点样在尼龙膜、玻片、塑片、硅片及合金片上。有成千上万个点的表达谱芯片,也有百来个点的功能分类基因芯片,但是两种芯片都是用于摄

3、取活细胞或组织标本的“分子图像”,然后对不同病理生理条件下所摄取的图像进行平行表达比较,从而人们可在更深的水平上认识器官的生理或病理现象。当研究的对象是细胞中mRNA的稳定水平,这个分子图像的摄取过程就叫基因表达谱检测。在美国科学杂志1999年10月发表的文章中,T.R.Golub,E.SLander[1]从表达谱芯片的6817个基因中发现了50个基因对急性白血病的分类与诊治有着重要意义。这一组基因不仅可以用于区分急性骨髓性白血病与原始淋巴细胞白血病,还解决了传统病理研究工具所无法解决的诊断难题。这一研究发现的意义不仅在于它将基因芯片技术引入

4、到临床科研中来,以帮助肿瘤的分类,还在于这种技术可以预测某些化学疗法与荷尔蒙疗法的作用,监测恶性癌前病变与检测微生物机制[2]。但是,在临床疾病研究中广泛使用表达谱芯片检测几千个基因是不现实的,研究人员希望芯片上被研究的基因数目能够减少,因为由许多与研究对象无关的基因所提供的数据会对分析与研究对象有关的基因产生干扰,提供无用(inconsequential)[3]的或错误(detrimental)的信息[4]。功能分类芯片:各类生物学通路的分子图像。剔除基因芯片上对研究对象毫无意义的基因正是功能分类基因芯片与表达谱基因芯片的本质区别。有时,表

5、达谱基因芯片的包罗万象的特征会受到这样的批评:如大海捞针式的缺乏科学假设为前提的实验方案[5]。然而,功能分类基因芯片上通常只有几百个或更少的基因,这些基因包括了那些与研究对象有确定关系的基因,或至少是与研究对象的关系有待考证的基因。不同于研究整个基因表达谱,使用功能分类基因芯片的研究人员的实验是建立在现有科学假设的基础上的。毫无疑问,表达谱芯片提供了一种前所未有的研究基因相互关系的先进技术,这种技术自然成为了设计功能分类基因芯片的技术来源之一。在前述Lander的对急性白血病分类的研究中[6],科学家们根据表达谱芯片结果的选择了70个基因并

6、制成低密度基因芯片。这个由70个功能明确的基因制成的芯片获得了极大的关注,因为它是欧美第一个以芯片技术为基础的临床诊断产品。但是,这并不是说功能分类基因芯片的设计必然依赖于表达谱基因芯片的结果。实际上,功能分类基因芯片的设计通常是基于研究课题的实际需要或是对特定基因组的现有知识。www.kangchen.com.cnTEL:021-64451989800-820-5058Fax:021-64452021KANGCHENBIO-TECH康成生物按实验课题需要设计的功能分类芯片:按实验课题需要设计的芯片通常也称作“定制芯片”(customized

7、array)。因为点在芯片上的基因完全由特定研究课题所决定。例如,为了研究细胞类型和供体特异性转录对干扰素的反应,J.Schlaak和同事们设计了一个定制芯片[7]。在这个芯片上包括了已知的(即已有文献记载的)会受干扰素影响的基因,也包括了那些与细胞增殖、免疫反应及与各种细胞因子反应相关的基因(尽管在他们研究的各种细胞中,这些基因对干扰素的直接反应还没有文献记载)。这种芯片便是一种可用于发现新的细胞类型和供体特异性转录对干扰素反应的有效手段。大多数定制芯片是由研究人员自己设计并制作出来的,或者是由一些研究机构的芯片中心制作出来的。目前很少有商

8、业机构有能力以经济有效的价格提供定制芯片服务。按现有基因知识设计的功能分类芯片:按现有基因知识设计的芯片也被称为是“预制芯片”(pre-printedDNAarra

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