基因芯片——激情过后的冷思考

基因技术无疑是当令最有前途的高新技术之一．在媒体上哪里都能看到关于“基因”、“克隆”等的字眼。作为基因技术的产物——基因芯片的产生使得在诊断一些初期确诊困难的病症上起很大的作用，令很多患赢得了宝贵的第一治疗时间。因此，基因工程的出现不能不说是整个人类生命科学史上的最伟大的创举。然而基因工程对于普通百姓而言还是十分的陌生的概念，在今天基因工程发展异常迅猛的态势下，基因必将对人类的牛命活动产生深远的影响。     

基于数学形态学的基因芯片图像高亮噪声处理

大多数已有应用都采用简单算法对图像进行整体处理,在去除噪声的同时也破坏了图像边缘和细节信息．为解决这一问题,首先分析了不同类型噪声对网格定位的影响,提出用分割线和面积均方根误差进行定量评价．然后提出用数学形态学与最大类间方差结合的方法去除高亮噪声．最后将该算法应用于出生缺陷的基因芯片噪声处理,并与其他几种去噪方法做了对比．实验结果表明,该算法实用、有效,并能最大限度地保留图像的有用信息．     

基于简单统计排名模型的差异表达基因识别

不同实验条件下差异表达基因(DEGs)的识别是微阵列数据分析的主要目标之一,针对分析结果中具有高排名的基因往往表现出较低差异表达水平的缺点,提出了一种基于简单统计排名模型的差异表达基因识别算法MRP(Matrix rank product)。算法可直接处理基因芯片原始数据,排除了数据预处理方法对算法的干扰;另外,通过对基因芯片数据形成的矩阵进行整体排序计算,得到具有高准确度的差异表达性排名结果。     

微阵列PCR基因芯片扫描仪的研制

介绍了微阵列PCR基因芯片扫描仪的基本结构、工作原理和关键技术,给出了光学系统的参考标准构型,重点讨论了PCR反应温度控制系统的特性和特点,以及扫描仪中CCD的选用原则。实验采用cNDA为模板的反应体系进行PCR反应,通过实验前后检测样品荧光变化的强弱测定微阵列PCR基因芯片扫描仪的检测性能。实验结果初步表明,该扫描仪可用于微阵列PCR基因芯片的检测。     

功能基因组学及其在辐射生物效应研究中的应用

功能基因组学是基因组学的重要组成部分,近年来已应用到辐射生物效应研究领域。本文介绍了功能基因组学的基本概念,主要研究内容、研究方法,以及在辐射生物效应研究领域中的应用。     

大肠癌细胞辐射敏感相关基因的筛选

应用基因芯片技术初步筛选人大肠癌细胞辐射敏感相关基因.培养2种不同辐射敏感性的人大肠癌细胞LOVO和SW480,收集细胞至少达到107数量级,提取细胞总RNA,采用人全基因组表达谱芯片获得该两株细胞的基因表达谱,分析比较两者之间基因表达的差异.1、LOVO细胞组检出基因16882个,SW480细胞组检出基因17114个.2、在2倍以上差异表达基因中筛选出上调基因908个,下调基因1312个.上调基因中包括Fas基因、NFkB基因等,下调基因中包括Caspas6基因、RAD21基因等,已有研究证明与辐射敏感相关.3、LOVO细胞中高表达的基因主要有CEACAM5、THBS1、SERPINE2、ARL7、HPGD,提示与辐射敏感相关;SW480细胞中高表达的基因主要有SCD、NQ01、LYZ、KRT20、ATP1B1,提示与辐射抵抗有关.1、大肠癌辐射敏感性的预测可以从基因水平来体现.2、表达谱基因芯片技术能快速、灵敏地预测大肠癌辐射敏感性,筛选大肠癌辐射敏感性相关基因.     

基因芯片技术研究进展

基因芯片是近年出现的一种高通量,快速、平行核酸序列测定及定量分析技术。它是将大量特定序列的核酸片段有序地固定在载体上,与标记酸分子进行杂交,检测杂交信号的强弱进而判断样品中靶分子的组成及数量,目前广泛应用于疾病的基因民,基因表达研究,基因组研究,药物筛选等领域,影响着生命科学许多领域的研究民途径。本文讨论了基因芯片技术应用的最近进展及存在的问题。     

50 cGy γ射线照射人肝细胞基因差异表达谱研究

本研究利用基因芯片技术对50 cGy γ射线照射的人肝细胞和未照射的人肝细胞基因差异表达谱进行了研究和分析.研究结果表明:在所分析的14 000多条基因中,共有614条差异基因表达谱,其中明显上调的差异表达基因有521条,明显下调的差异表达基因93条.主要涉及到以下几种类型基因:与线粒体调控有关的基因;与甲型肝炎病毒受体有关的基因;与肿瘤坏死因子有关的基因;与细胞周期调控有关的基因;与激酶有关的基因;以及与锌指蛋白有关的基因等等.用RT-PCR进一步验证了部分差异表达基因:四个表达上调基因HAVcr-1、HAVcr-2、MFTC、MOAP1和2个表达下调基因TRIP12、DCN,检测结果与基因芯片结果相一致.     

流行学习算法应用于基因芯片数据分析

基因芯片是近年发展起来的生物技术,其数据典型特征是基因数多而样本少,因此必须及时采取有效方法来处理这些以指数级增长的数据.流行学习算法在高维数据方面有着广泛应用,但在基因芯片数据分析的应用还比较少.为了能得到在基因芯片数据分析中更好的处理方法,文章应用三种非线性降维提取海量基因芯片数据的特征,然后利用支持向量机作为分类器,判断样本的类属.实验结果表明,通过LLE特征提取之后,能获得与原基因芯片更为接近的成分,类属判断结果更为准确,为基因芯片数据分析提供了一定的科学指导.     

生物芯片在药物靶点发现中的应用

近年来,生物芯片技术得到了迅猛发展,应用于分子生物学、诊断和治疗、新药开发等诸多领域。生物芯片技术在药物研发中应用最为广泛的一个领域是药物靶点发现与药物作用机制研究。而发现和选择合适的药物靶点是药物开发的第一步,也是药物筛选及药物定向合成的关键因素之一。因此将生物芯片应用于药物靶点会对药物研究与开发起重要的推动作用。