基因芯片技术,费用、方法、原理
基因芯片技术是具有并行、高通量和快速的特点,但是它也有一定的缺点,因为灵敏度高可能就会导致准确度的下降。目前,只有芯片结果而无northern杂交和RT-PCR的佐证的文章很难在高质量的期刊发表。正确的做法是用芯片结果进行筛选,得出有意义的基因,再进行BLAST同源性比对,northern杂交和RT-PCR或SSH进行验证。只有这样的研究才具有比较严密的科学性。
做药物处理后肿瘤基因表达分析,1.药物处理前后对照的芯片数据是必备的。2.最好选出几个感兴趣的基因进行分析,3.BLAST同源性比对,northern杂交和RT-PCR或SSH进行验证是必须的。 做一个基因芯片多少钱
如果公司代做实验的,国内的一张10,000点的大概是5000元,如果做的片子多可优惠,但国内芯片的一个问题是质量没有国外好。国外芯片根据片子上基因的多少价格不同,但都比相应的国内产品贵些。 想比较两个组织的基因表达的差异,用基因芯片可以吗,要多少钱,至少要做多少标本, 康成老陈 发表于 2008-9-4 10:40:46
康成生物为您提供全基因组表达谱芯片技术服务,您只需要提供保存完好的组织或细胞标本,康成的芯片技术服务人员就可为您完成全部实验操作,并提供完整的实验
。主要实验
如下: 1、样品RNA 抽提
a. 实验对象为组织样品,取适量(50-100mg)新鲜组织样品或正确保存的组织样品,使用BioPulverizerTM冰冻粉碎组织,加1ml的RNA抽提试剂Trizol(Invitrogen),使用Mini-Bead-Beater-16匀浆后抽提RNA。
b. 实验对象为细胞样品,每份样品取1×106,1×107细胞,加1ml的RNA抽提试剂Trizol(样品为贴壁细胞,每10cm2培养皿Trizol使用量为1ml),裂解后抽提RNA。
2. RNA 质量检测
a( 使用Nanodrop测定RNA 在分光光度计260nm 、280nm和230nm的吸收值,以计算浓度并评估纯度。
b( 用甲醛电泳试剂进行变性琼脂糖凝胶电泳,检测RNA 纯度及完整性。
c. 提供RNA QC报告。
注意:用于芯片检测的RNA 样品,必须是高质量的,完整的,没有RNase污染(降解的样品不能用于标记和芯片检测),没有基因组污染。
3. aRNA样品合成和标记
a(样品RNA进行逆转录反应合成cDNA。
b(cDNA第二链合成
c. aRNA合成及纯化
d. 荧光标记aRNA并纯化
4. 标记效率质量检测
使用Nanodrop检测荧光标记效率,标记效率合格以保证后续芯片实验结果的可靠性。
5. 片段化aRNA
使用Ambion的RNA Fragmentation Reagents对标记好的aRNA进行片段化处理。
6. 芯片杂交
在
条件下将标记好的探针和高密度基因组芯片进行杂交。
7. 图像采集和数据分析
使用GenePix 4000B 芯片扫描仪扫描芯片的荧光强度,并将实验结果转换成数字型数据保存,使用配套软件对原始数据进行分析运算。
8. 提供实验报告
包括详细的实验方法以及芯片实验数据和图表。
ebio66发表于 2008-9-4 15:32:50
可以做基因芯片。最好重复3次,即3对样本。需要费用因选择不同的芯片有所不同。具体可以与我联系。xian729@sina.com
一、差异基因筛选
首先对原始数据进行预处理和均一化处理。没有重复的数据采用倍数法和 Z 值法相结合的方法来进行差异基因的筛选,挑选出至少在一个样本里表达倍数大于
Z 的绝对值大于 2(即 Z>2 或 Z<-2)的基因挑出。对于有重复实two fold及
验的芯片数据则采用统计方法来进行差异基因的筛选。
二、 聚类分析
针对多芯片结果进行了芯片间及差异表达基因之间的双向聚类,同时对新基因的功能进行预测,目的是对不同的样本进行分类,并对差异基因进行相似性分析。聚类方法包括层次聚类,K-means聚类及SOM等。
三、GO功能分类
对差异基因进行相应的生物学功能分类,采用GO 数据库中的功能聚类注释结果,并根据统计检验方法(P-value)筛选显著显异的分类。最后针对客户的需求进行结果的输出。
四、pathway分析
建立信号通路和生物功能网络,将差异基因与相关的信号通路进行比较、整合,找出基因之间的相互关系,进行通路动态仿真。并根据统计检验方法(P-value)筛选显著显异的代谢通路,已期对致病基因构建模拟疾病状态的通路网络,对目的基因进行分析,以期发现目的基因与疾病之间在生物学通路或生化途径上的关联。
Pathway中差异基因的统计图
差异基因在代谢途径上的分析情况,红色标记上调基因,绿色标记下调基因 五、转录因子(TF)分析
利用相关的转录因子(TF)数据库,采用pwmatch算法对每个转录因子分析其在差异基因中的分布情况,利用chi-square test等统计方法寻找有差异的转录因子。目的在于找到调控目标生物性状,统计学上有显著差别的转录因子。 六、 Data-driven Network分析
对差异基因进行Co-expression基因调控网络的构建。采用贝叶斯方法,通过对表达数据进行机器学习,来构建差异基因之间的动态网络。这是一种数据驱动的网络构建,可以发现一些新的调控关系。
七、 Knowledge-driven Network分析
通过整合PubMed text mining,同源预测,基因neighbor,蛋白-蛋白相互作用,基因融合等数据,建立一个all differentially expressed genes in a single
plot的调控网络。这是一种已有知识驱动的网络构建。目的在于对前人的研究结果和本实验的生物信息进行关联分析,以期找到一些新的基因共表达的线索,发现新的规律。
八、疾病的分型
主要是针对复杂的疾病,利用芯片数据对这些疾病的子类型进行区分,识别传统诊断手段无法辨别,但对预后却有重要意义的亚型。
九、(疾病)预测模型的构建
利用Bayesian network, PAM及SVM等机器学习语言对芯片结果进行预测模型的构建,将部分芯片数据拿来做预测模型,然后部分芯片数据作为测试数据集(独立样本)来验证模型的准确性。目的在于利用实验数据来筛选出一批靶标基因,并以此构建模型,以进行早期诊断、疾病预测和预后分析。
十、基因表达趋势分析
应用模糊聚类等机器学习方法,对差异基因进行基因表达趋势的显著性分析,筛选出随着时间的变化,显著性的基因表达趋势,同时得到相应的目标表达趋势。对随着时间的深入差异表达的基因,进行基因表达趋势分析,筛选出不同处理作用的最重要的基因表达趋势。
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