基因芯片检测试剂盒

研发背景

致病微生物是影响人类健康、食品安全的主要因素之一。对于致病微生物的检测除了传统的免疫学检测之外，分子生物学检测以其灵敏度高、检测时间短等特点得到越来越广泛的应用。基因芯片检测试剂盒是利用高通量生物芯片检测技术制备而成的快速集成检测产品，该类产品灵敏快速、信息量大、操作便捷，可对样品中多种致病菌同时进行检测分析。目前，天津生物芯片已自行研发出8种基因芯片检测试剂盒产品（检测菌种总计可达69种菌，44种血清型）。这些产品已在出入境检验检疫局、中国CDC及各省市CDC应用，效果良好。

核心技术

掌握利用细菌表面多糖抗原合成基因簇中的特异基因筛选特异分子标识的关键技术，已获得了

建立了当前国际上容量最大的致病微生物特异分子标识库——包括520余种不同细菌的特异分

●种属水平——拥有121个细菌种属水平的特异分子标识。

●血清型水平——拥有针对405种血清型的特异分子标识。

在FEMS Microbiology Reviews、Journal of Bacteriology等国际微生物权威期刊上发表65篇关于

具有丰富的菌株资源——菌种库中共有标准菌株3500余株、临床分离株8000余株，其中包括

产品特性

芯片所用探针均经过生物信息学分析，确保了每条探针都有着较高的种内保守性和种间特异性，

芯片所用探针均经过大量菌株实验验证，监测范围内和范围外均经过了标准株和临床株的双重

实用性强。针对高致病性或者食品、水产品、饮用水中较常出现并且对人类有着较高威胁的致

灵敏度高。可实现对检测菌1ng DNA的检测。

2.4性能指标

高特异性和高保守性：实现对每一种检测菌的准确检测，确保试剂盒具有较高的保守性和特异

高灵敏性：当样品中检测菌的DNA量达到1ng时，可实现对检测菌的准确检测。

高重复性：针对每一种检测菌多次重复可实现100%的重复检测。

稳定性：有效期长达6个月。

2.5订货信息

蛋白生物芯片检测系统

蛋白生物芯片检测系统资格预审文件永川区公共资源招投标交易中心受永川区计生集爱医院的委托，根据区财政局下达的采购计划（08A152），对该单位申请采购的蛋白生物芯片检测系统1台（预算10.5万元）实施邀请招标。现对供应商的投标资格进行资格预审，欢迎符合条件的商家报名。资质要求： 1、具有独立承担民事责任的能力； 2、具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度； 3、具有履行合同所必须的设备和专业技术能力； 4、有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录； 5、参加政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录。二、提供的证明材料（复印件加盖参与投标方单位公章）：投标人必须是在中华人民共和国境内注册并取得营业执照的独立法人；注册资金≥50万元，并提供有效的《医疗器械经营企业许可证》、《企业法人营业执照》、《税务登记证》、《法人组织机构代码证》复印件；投标人必须是所投产品的制造商，或者是取得制造商授权的代理商，投标人是制造商的必须具备《医疗器械生产企业许可证》、是授权代理商的必须具备《医疗器械经营企业许可证》，

所投医疗器械产品必须具备《医疗器械注册证》（含医疗器械产品注册登记表）；以上均为必备条件，如有一项未提供视作不具备资格。所提供的材料必须在有效期内，如有年检要求的，须有年检标志。三、招标项目技术参数 1．设备用途说明：该设备可用于以下生物芯片的检测 *（1）生殖道感染（HPV）（2）孕期感染TORCH (3)唐氏综合症产前筛查(提供测试芯片注册证) (4)心肌梗塞联检 (5)幽门螺杆菌(提供测试芯片的新药证书或注册证) 2．设备配置包括：生物芯片分析仪、计算机、打印机、专用分析软件、生物芯片诊断系统软件 3．技术指标： 1)产品重复性：CV≤2%； 2)产品不稳定性：≤3%

蛋白生物芯片检测系统

蛋白生物芯片检测系统资格预审文件永川区公共资源招投标交易中心受永川区计生集爱医院的委托，根据区财政局下达的采购计划（08A152），对该单位申请采购的蛋白生物芯片检测系统1台（预算10.5万元）实施邀请招标。现对供应商的投标资格进行资格预审，欢迎符合条件的商家报名。资质要求： 1、具有独立承担民事责任的能力； 2、具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度； 3、具有履行合同所必需的设备和专业技术能力； 4、有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录； 5、参加政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录。二、提供的证明材料（复印件加盖参与投标方单位公章）：投标人必须是在中华人民共和国境内注册并取得营业执照的独立法人；注册资金≥50万元，并提供有效的《医疗器械经营企业许可证》、《企业法人营业执照》、《税务登记证》、《法人组织机构代码证》复印件；投标人必须是所投产品的制造商，或者是取得制造商授权的代理商，投标人是制造商的必须具备《医疗器械生产企业许可证》、是授权代理商的必须具备《医疗器械经营企业许可证》，所投医疗器械产品必须具备《医疗器械注册证》（含医疗器械产品注册登记表）；以上均为必备条件，如有一项未提供视作不具备资格。所提供的材料必须在有效期内，如有年检要求的，须有年检标志。三、招标项目技术参数

1．设备用途说明：该设备可用于以下生物芯片的检测 *（1）生殖道感染（HPV）（2）孕期感染TORCH (3)唐氏综合症产前筛查(提供测试芯片注册证) (4)心肌梗塞联检 (5)幽门螺杆菌(提供测试芯片的新药证书或注册证) 2．设备配置包括：生物芯片分析仪、计算机、打印机、专用分析软件、生物芯片诊断系统软件3．技术指标： 1)产品重复性：CV≤2%； 2)产品不稳定性：≤3% 3)产品的线性：在反射因素为0.072-0.741（P<0.05）范围内，线性相关系数r≥0.955； 4)产品的灵敏度：对反射因素为0.741标准反射卡，测出率为100%； 5)视场光线不均匀性：≤3%； 2

基因芯片的数据分析

基因表达谱芯片的数据分析基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析，通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类，最终整合杂交点的生物学信息，发现基因的表达谱与功能可能存在的联系。然而每次实验都产生海量数据，如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息，将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来，阐释生命特征和规律以及基因的功能，是生物信息学研究的重要课题[1]。基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析，假如分类还没有形成，非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法；假如分类已经存在，则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3]，我们对基因芯片数据分析方法分类如下。（1）差异基因表达分析：基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异，例如在正常细胞和肿瘤细胞中；（2）聚类分析：分析基因或样本之间的相互关系，使用的统计方法主要是聚类分析；（3）判别分析：以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版，通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法。 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验，可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分析，具体方法包括倍数分析、t检验、方差分析等。 1.1倍数变化(fold change, FC) 倍数分析是最早应用于基因芯片数据分析的方法[4]，该方法是通过对基因芯片的ratio值从大到小排序，ratio 是cy3/cy5的比值，又称R/G值。一般0.5-2.0范围内的基因不存在显著表达差异，该范围之外则认为基因的表达出现显著改变。由于实验条件的不同，此阈值范围会根据可信区间应有所调整[5,6]。处理后得到的信息再根据不同要求以各种形式输出，如柱形图、饼形图、点图等。该方法的优点是需要的芯片少，节约研究成本；缺点是结论过于简单，很难发现更高层次功能的线索；除了有非常显著的倍数变化的基因外，其它变化小的基因的可靠性就值得怀疑了；这种方法对于预实验或实验初筛是可行的[7]。此外倍数取值是任意的，而且可能是不恰当的，例如，假如以2倍为标准筛选差异表达基因，有可能没有1条入选，结果敏感性为0，同样也可能出现很多差异表达基因，结果使人认为倍数筛选法是在盲目的推测[8,9]。 1.2 t检验(t-test) 差异基因表达分析的另一种方法是t检验[10]，当t超过根据可信度选择的标准时，比较

CFDA-20130104 生物芯片类检测试剂注册技术审查指导原则(食药监办械函[2013]3号附件)

附件5 生物芯片类检测试剂注册技术审查指导原则一、前言本指导原则主要针对生物芯片类检测试剂的主要原材料、生产工艺及反应体系、产品质量控制等环节提出指导性技术要求。本指导原则系对生物芯片类检测试剂的一般要求，申请人应依据产品特性确定其中的具体内容是否适用，若不适用，需详细阐述其理由及相应的科学依据。本指导原则是对申请人和审查人员的指导性文件，但不包括注册审批所涉及的行政事项，亦不作为法规强制执行，如果有能够满足相关法规要求的其他方法，也可以采用，但是需要提供详细的研究资料和验证资料。应在遵循相关法规的前提下使用本指导原则。本指导原则是在现行法规和标准体系以及当前认知水平下制订的，随着法规和标准的不断完善、科学技术的不断发展，其相关内容也将进行适时的调整。二、适用范围根据芯片制作的主要原料和方法，生物芯片可分为核酸芯片、蛋白芯片、细胞芯片、组织芯片等。本指导原则是针对核酸和蛋白为检测靶分子生物芯片的注册技术审查指导原则，其他类型靶分子检测的芯片诊断试剂可参考本指导原则。三、基本要求（一）基本原则 1.试剂研制、生产用各种原料、辅料等应制定相应的质量标准，并符合有关法规的要求。

2.试剂生产企业应具备相应的专业技术人员、仪器设备以及适宜的生产环境，获得《医疗器械生产许可证》；同时，应按照《体外诊断试剂生产实施细则（试行）》的要求建立相应的质量管理体系，形成文件和记录，加以实施并保持有效运行；还应通过《体外诊断试剂生产企业质量管理体系考核评定标准（试行）》的考核。 3.生物芯片类试剂在研制时，应当按照科学、规范的原则组织研发，各反应条件的选择和确定应符合基本的科学原理。 4.试剂研制、生产过程中所用的物料及工艺，应充分考虑可能涉及的安全性方面的事宜。 5.生产和质量控制的总体目标：保证试剂使用安全、质量稳定、工艺可控、检测有效。（二）原材料质量控制 1.核酸检测芯片核酸芯片检测时，从生物样本中提取的核酸可用荧光标记、金标记和酶标记；检测方法包括光谱学方法和化学显色。下面为荧光标记芯片技术指导原则，采用金标记和酶联显色等的生物芯片诊断试剂可参照核酸芯片和蛋白芯片相关部分。（1）主要生物原料核酸检测芯片的主要生物原料包括模板DNA、dNTPs、引物、探针、标记物等。主要生物原料若为企业自己生产，其工艺必须相对稳定，企业应按照工艺要求对这类生物原料进行质量检验，以保证其达到规定的质量标准；若购买，其供应商要求相对固定，不能随意变更供应商，同时，供应商应提供相应的质量保证证明和相应的质检报告，达到生产规定的质量标准。如果主要原料（包括工艺）或其供应商有变更，应依据国家相关法规的要求进行变更申请。

基因芯片数据功能分析

生物信息学在基因芯片数据功能分析中的应用 2009-4-29 随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面的研究发挥巨大的作用。它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划。生物信息学在基因组学中发挥着重大的作用, 而另一项崭新的技术——基因芯片已经成为大规模探索和提取生物分子信息的强有力手段，将在后基因组研究中发挥突出的作用。基因芯片与生物信息学是相辅相成的，基因芯片技术本身是为了解决如何快速获得庞大遗传信息而发展起来的，可以为生物信息学研究提供必需的数据库，同时基因芯片的数据分析也极大地依赖于生物信息学，因此两者的结合给分子生物学研究提供了一条快捷通道。本文介绍了几种常用的基因功能分析方法和工具：一、GO基因本体论分类法最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675 个Entrez Gene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。 EASE（Expressing Analysis Systematic Explorer）是比较早的用于芯片功能分析的网络平台。由美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发。研究者可以用多种不同的格式将芯片中得到的基因导入EASE 进行分析，EASE会找出这一系列的基因都存在于哪些GO分类中。其最主要特点是提供了一些统计学选项以判断得到的GO分类是否符合统计学标准。EASE 能进行的统计学检验主要包括Fisher 精确概率检验，或是对Fisher精确概率检验进行了修饰的EASE 得分（EASE score）。由于进行统计学检验的GO分类的数量很多，所以EASE采取了一系列方法对“多重检验”的结果进行校正。这些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假阳性率法（Benjamini falsediscovery rate）和靴带法（bootstraping）。同年出现的基于GO分类的芯片基因功能分析平台还有底特律韦恩大学开发的Onto-Express。2002年，挪威大学和乌普萨拉大学联合推出的Rosetta 系统将GO分类与基因表达数据相联系，引入了“最小决定法则”（minimal decision rules）的概念。它的基本思想是在对多张芯片结果进行聚类分析之后，与表达模式

个体化医学检测微阵列基因芯片技术规范

微阵列基因芯片是基于DNA分子杂交技术原理研制，通过探针结合碱基互补序列的单链核酸，从而确定其相应序列来识别基因或其产物。能够同时快速检测多个基因及其多个位点，在多态性分析、突变分析、基因表达谱测定及杂交测序等多领域具有广泛应用价值。临床诊断技术使用的微阵列基因芯片，可快速鉴定病原体、检测遗传突变及基因表达，更早更方便的检测肿瘤基因标志，检测药物反应和代谢相关基因多态性来指导临床个体化治疗。本规范旨在对个体化医学检测中采用微阵列基因芯片检测核酸序列以及基因表达进行一般性技术指导，不包括行政审批要求。本规范由全国生物芯片标准化技术委员会（SAC/TC 421）提出。本规范起草单位：全国生物芯片标准化技术委员会、清华大学医学院、生物芯片北京国家工程研究中心、北京博奥医学检验所。本规范起草人：项光新、李元源、王辉、邓涛、孙义民、张治位、张川、邢婉丽、程京。

1.适用范围 (1) 2.声明/警告 (1) 3.术语和定义 (1) 4.样本处理 (2) 4.1样本类型 (2) 4.2样本采集、运输与保存 (3) 4.3样本质量保证 (3) 4.4样本信息保存 (3) 5.检测各步骤分述 (4) 5.1核酸分离 (4) 5.2核酸定量（如适用） (4) 5.3核酸扩增和标记 (4) 5.4芯片杂交 (5) 5.5信号采集和数据分析 (5) 6.结果报告 (5) 7.质量控制 (5) 8.注意事项 (6) 9.参考文献 (6)

1.适用范围本规范适用于医疗机构开展微阵列基因芯片个体化医学检测服务。检测服务需遵循国家卫生主管部门或各专业协会发布的疾病诊疗指南或国家卫生计生委医政医管局个体化医学检测技术专家委员会发布的个体化医学检测指南。 2.声明/警告本规范所称微阵列基因芯片诊断技术是指从医疗机构获得的临床样本中，提取核酸（DNA或RNA），进行必要的扩增和标记，标记后的靶标与基因芯片进行分子杂交，通过基因芯片扫描仪器获得基因芯片杂交的图像与数据，经计算机程序分析，并给出检测报告的全过程。 3.术语和定义（1）聚合酶链反应polymerase chain reaction（PCR）聚合酶链反应或多聚酶链反应是一种对特定的DNA或RNA片段在体外进行快速扩增的方法。（2）杂交hybridization 具有一定同源序列的两条核酸单链（DNA或RNA）可以通过氢键的方式，按碱基互补配对原则相结合。（3）突变mutation 是细胞中DNA核苷酸序列发生了稳定的可遗传的改变。（4）点重复spot replicates 每种探针在芯片上每个阵列中的重复次数。（5）探针probe

基因芯片数据处理流程与分析介绍

基因芯片数据处理流程与分析介绍关键词：基因芯片数据处理当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray) 的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。基因芯片的应用基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data) 后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。从raw data 取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将raw data 整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2 ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。

图一、整体分析流程。基本上raw data 取得后，将经过从最上到下的一连串分析流程。(1) Rosetta 软件会透过统计的model，给予不同的权重来评估数据的可信度，譬如一些实验操作的误差或是样品制备与处理上的瑕疵等，可已经过Rosetta error model 的修正而提高数据的可信值；(2) 移除重复出现的探针数据；(3) 移除flagged 数据，并以中位数对荧光强度的数据进行标准化(Normalized) 的校正；(4) Pearson correlation coefficient (得到R 值) 目的在比较技术性重复下的相似性，R 值越高表示两芯片结果越近似。当R 值超过0.975，我们才将此次的实验结果视为可信，才继续后面的分析流程；(5) 将技术性重复芯片间的数据进行平均，取得一平均之后的数据；(6) 将实验组除以对照组的荧光表现强度差异数据，取对数值(log2 ratio) 进行计算。找寻差异表现基因实验组与对照组比较后的数据，最重要的就是要找出显著的差异表现基因，因为这些正是条件改变后而受到调控的目标基因，透过差异表现基因的加以分析，背后所隐藏的生物意义才能如拨云见日般的被发掘出来。一般根据以下两种条件来筛选出差异表现基因：(i) 荧光表现强度差异达2 倍变化(fold change 增加2 倍或减少2倍) 的基因。而我们通常会取对数(log2) 来做fold change 数值的转换，所以看的是log2 ≧1 或≦-1 的差异表现基因；(ii) 显著值低于0.05 (p 值< 0.05) 的基因。当这两种条件都符合的情况下所交集出来的基因群，才是显著性高且稳定的差异表现基因。

基因芯片技术及其应用简介(精)

基因芯片技术及其应用简介生物科学学院杨汝琪摘要:随着基因芯片技术的发展,基因芯片越来越多的被人们利用,它可应用于生活中的方方面面,如:它可以应用于医学、环境科学、微生物学和农业等多个方面,基因技术的发展将有利于社会进一步的发展。关键词:基因芯片;技术;应用基因(gene是载有生物体遗传信息的基本单位,存在于细胞的染色体(chromosome上。将大量的基因片段有序地、高密度地排列在玻璃片或纤维膜等载体上,称之为基因芯片(又称DNA 芯片、生物芯片。在一块1 平方厘米大小的基因芯片上,根据需要可固定数以千计甚至万计的基因片段,以此形成一个密集的基因方阵,实现对千万个基因的同步检测。基因芯片技术是近年来兴起的生物高新技术,把数以万计的基因片段以显微点阵的方式排列在固体介质表面,可以实现基因检测的快速、高通量、敏感和高效率检测,将可能为临床疾病诊断和健康监测等领域,带来全新的技术并开拓广阔的市场。 1 基因芯片技术原理及其分类 1.1基因芯片的原理: 基因芯片属于生物芯片的一种"其工作原理是:经过标记的待测样本通过与芯片上特定位置的探针杂交,可根据碱基互补配对的原则确定靶序列[1],经激光共聚集显微镜扫描,以计算机系统对荧光信号进行比较和检测,并迅速得出所需的信息"基因芯片技术比常规方法效率高几十到几千倍,可在一次试验中间平行分析成千上万个基因,是一种进行序列分析及基因表达信息分析的强有力工具。 1.2基因芯片分类: 1.2.1根据其制造方法可分原位合成法和合成后点样法;

1.2.2根据所用载体材料不同分为玻璃芯片!硅芯片等; 1.2.3根据载体上所固定的种类可分为和寡核苷酸芯片两种; 1.2.4根据其用途可分测序芯片!表达谱芯片!诊断芯片等 2 基因芯片技术常规流程 2.1 芯片设计根据需要解决的问题设计拟采用的芯片,包括探针种类、点阵数目、片基种类等。 2.2 芯片制备将DNA, cDNA或寡核昔酸探针固定在片基上的过程。从本质上可分为两大类fz} ,一类是在片基上直接原位合成,有光蚀刻法、压电印刷法和分子印章多次压印法三种;另一类是将预先合成的探针固定于片基表面即合成点样法。 2.3 样品制备常规方法提取样品总RNA,质检控制。再逆转录为。DNAo 2.4 样品标记在逆转录过程中标记荧光素等。 2.5 芯片杂交标记的cDNA溶于杂交液中,与芯片杂交。 2.6 芯片扫描一用激光扫描仪扫描芯片。 2.7 图像采集和数据分析专用软件分析芯片图像,然后对数据进行归一化,最后以差异为两倍的标准来确定差异表达基因。 2.8 验证用定量PCR或原位杂交验证芯片结果的可信性。 3基因芯片合成的主要方法目前已有多种方法可以将基因片段(寡核苷酸或短肽固定到固相支持物上。这些方法总体上有两种: 3.1原位合成:

基因芯片技术及其应用(精)

基因芯片技术及其应用李家兴1001080728 园艺107 基因芯片( gene chip, DNA chip, DNA microarray 又被称为DNA芯片、DNA微阵列和生物芯片, 是指以大量人工合成的或应用常规分子生物学技术获得的核酸片段作为探针, 按照特定的排列方式和特定的手段固定在硅片、载玻片或塑料片上, 一个指甲盖大小的芯片上排列的探针可以多达上万个[1- 3]。在使用时,先将所研究的样品标记, 然后与芯片上的寡聚核苷酸探针杂交,再用激光共聚焦显微镜等设备对芯片进行扫描, 配合计算机软件系统检测杂交信号的强弱, 从而高效且大规模地获得相关的生物信息。此项技术将大量的核酸分子同时固定在载体上, 一次可检测分析大量的DNA和RNA, 解决了传统核酸印迹杂交技术复杂、自动化程度低、检测目标分子数量少、成本高、效率低等的缺点[4]。此外, 通过设计不同的探针阵列( array , 利用杂交谱重建DNA序列, 还可实现杂交测序( sequencing by hybridization,SBH [5]。目前, 该技术在基因表达研究、基因组研究、序列分析及基因诊断等领域已显示出重要的理论和应用价值[6]。 1 基因芯片技术的产生和发展 21 世纪将是生命科学的世纪, 基因芯片技术是近年产生的一项生物高新技术, 它将像计算机一样成为21 世纪即将来临的又一次新兴革命的奠基石[7,8]。基因芯片技术的产生与发展与人类基因组计划(Human Genome Project, HGP 的研究密不可分[9]。人类基因组的大量信息需要有一种快速、敏感、平行检测的技术,随着越来越多的基因被解码, 基因的功能研究成为迫切需要解决的课题。在这一背景下, 以基因芯片技术为主体的生物芯片诞生了, 它被誉为是20 世纪90 年代中期以来影响最深远的重大科技进展之一。基因芯片技术充分结合灵活运用了寡核苷酸合成、固相合成、PCR 技术、探针标记、分子杂交、大规模集成电路制造技术、荧光显微检测、生物传感器及计算机控制和图像处理等多种技术, 体现了生物技术与其他学科相结合的巨大潜力。基因芯片技术的理论基础是核酸杂交理论, Southern 印迹可以看作是生物芯片的雏形; 其后, 人们又发明了一个以膜片为介质基础的克隆库扫描

基因芯片检测服务内容和技术指标

基因芯片检测服务内容和技术指标一、服务内容说明：、项目服务总样本量为：例，在合同订立后个月内完成检测，并完成例数据的生物信息学分析。 2、使用公司的? ，该芯片产品说明、技术指标等内容见下。 3、实验过程（包括样品收集、处理和运输；实验实施；数据处理及后续生物信息学分析）中的具体内容：提供项目总体实施方案，包括实验设计，实验样品准备，实验操作流程，数据处理，数据分析等部分。（）实验设计中包括，对实验总体方案的设计，和对血液离体后快速分离核酸的方法，实验批次间的数据归一化问题，指控样本的选择及数量等问题的说明；（）实验实施中包括，对样本采集的要求，细胞数量质量的规定，核酸质量的规定，样本保存运输的条件及要求；（）实验操作中包括，提供样本前处理，样本核酸抽提，核酸质量控制及后续实验的整体详细的规范操作流程；（）数据处理中包括，数据标准化，如何处理质量较差的样本，如何特殊处理临界样本，如何进行批次间指控等特殊情况的处理说明；（）数据分析中包括，常规的选择差异基因，并根据顾客需求，设计定制服务。要求提供分析总体方案和相应问题的解决策略。二、技术指标： 1、必须提供公司在中国区的服务授权书，即：公司的认证证书； 2、必须是公司优秀服务商，并提供颁发的优秀服务商证书； 3、公司必须有完善的质量管理体系，包括（1）有独立的部门，（2）有完善的，提供相应的文件，（3）有认证，提供质量管理体系的认证书，（4）有级实验室，提供相应的（病原微生物实验室备案凭证）， 4、生物信息学分析方面，要有很强的分析能力或者成熟软件。 5、服务水平及反馈信息：（）实验需达到天处理个样本以上的能力，并提供完整的数据质量控制和质量分析报告，完成数据的初步分析。（）返回给客户的数据包括：（）从样本中抽提的质量报告（），得率及质量报告，片度化后的得率及质量报告（所有应提供电泳或质检图）；（）所有芯片扫描的原始文件，包括、、、、格式原始文件及原始扫描图片文件；（）返回总体质量评估报告和初步数据分析；（）定制化的分析流程，分析策略，源代码（若需要使用开源软件编写程序）及最终结果。

Bioconductor基因芯片数据分析系列(一)：数据的读取

Bioconductor基因芯片数据分析系列（一）：R包中数据的读取 R软件的Bioconductor包是分析芯片数据的神器，今天小编打算推出芯片数据的系列教程。首先讲数据读取，以CLL数据包中的数据为例。打开R studio。 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.360docs.net/doc/885979285.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) 图1.显示已经安装好Bioconductor了，版本为3.4 #打开CLL包 library(CLL)

图2.显示打开CLL成功

图3.右侧栏内可见看到目前载入的程序包 data(CLLbatch) #调用RMA算法对数据预处理 CLLrma<-rma(CLLbatch) #读取处理后所有样品的基因表达值 e<- exprs(CLLrma) #查看数据 e 我们可以看到，CLL数据集中共有24个样品（CLL10.CEL, CLL11.CEL, CLL12.CEL, 等），此数据集的病人分为两组：稳定组和进展组，采用的设计为两组之间的对照试验（Control Test）。从上面的结果可知，Bioconductor具有强大的数据预处理能力和调用能力，仅仅用了6行代码就完成了数据的读取及预处理。

Bioconductor基因芯片数据分析系列（二）：GEO下载数据CEL的读取首先得下载一个数据，读取GEO的CEL文件采用如下命令：登陆pubmed，找到一个你感兴趣的数据库

在底下栏目下载CEL文件打开R软件 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.360docs.net/doc/885979285.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) >library(affy) >affybatch<- ReadAffy(celfile.path = "GSE36376_RAW") 请注意目录的路径，在window下，反斜杠‘\’要用转义字符“\\”表示。然后可以使用RMA或者MAS5等方法对数据进行background.correction, normaliztion, pm.correct等等一系列处理。如果你一切用默认参数，则可以使用如下命令： >eset<- rma(affybatch)，or eset<- mas5(affybatch) >exp<- exprs(eset) exp就是数字化的表达谱矩阵了请注意，rma只使用匹配探针（PM）信号，exp数据已经进行log2处理。mas5综合考虑PM和错配探针（MM）信号，exp数据没有取对数。下一期就得等到2017年春节期间啦，敬请期待~ 另外一种是直接利用GEO上面的GEO2R按钮里面的R script下载文件： # Version info: R 3.2.3, Biobase 2.30.0, GEOquery 2.40.0, limma 3.26.8 # R scripts generated Mon Dec 26 06:54:42 EST 2016 Server: https://www.360docs.net/doc/885979285.html, Query: acc=GSE36376&platform=GPL10558&type=txt&groups=&color s=&selection=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX&padj=fdr&logtransform=auto&col umns=ID&columns=adj.P.Val&columns=P.Value&columns=F&c

基因芯片技术及其应用

基因芯片技术及其应用摘要： DNA芯片技术是指在固相支持物上原位合成寡核苷酸，或者直接将大量的DNA探针以显微打印的方式有序地固化于支持物表面，然后与标记的样品杂交，通过对杂交信号的检测分析，即可获得样品的遗传信息。由于常用计算机硅芯片作为固相支持物，所以称为DNA芯片。关键词 DNA芯片制备检测应用随着人类基因组计划的逐步实施以及分子生物学相关学科的迅猛发展，越来越多的动植物、微生物基因组测序得以测定，基因序列数据正在以前所未有的速度迅速增长。DNA芯片的出现是科学发展的必然产物。本文就DNA芯片的制备及其在医学领域的应用予以阐述。 1 基因芯片的制备及检测技术[1-4] 1.1 基因芯片的制备方法 1.1.1 原位合成法其中最具代表的是原位光刻合成法。该法是利用分子生物学、微电光刻技术及计算机技术等直接在基片上合成所需的DNA探针。除原位光刻合成法外，原位合成法还包括原位喷印合成和分子印章在片合成法。 1.1.2 直接点样法该法是将制备好的DNA（cDNA）片段直接点在芯片上。近来有人提出用电定位捕获法和选择性沉淀法制备芯片。 1.1.3 电定位捕获法是将生物素标记的探针在电场的作用下快速地固定在含有链霉素亲和素的琼脂糖凝胶膜上。由于生物素与链霉素亲和素的强亲合力，使得探针的固定更加容易和牢固。在电场的作用下，靶基因能快速地在杂交部位积聚，大大缩短了杂交时间，提高了杂交的效率，且改变电场电极的方向可以除去未杂交或低效率杂交的靶基因。 1.1.4 选择性沉淀法该技术是用金属纳米粒标记探针的方法来制备微阵列，靶基因在芯片上与探针杂交后发生选择性沉淀，通过检测沉淀物的电化学值等来获取相应的生物信息。

基因芯片检测试剂盒

基因芯片检测试剂盒研发背景致病微生物是影响人类健康、食品安全的主要因素之一。对于致病微生物的检测除了传统的免疫学检测之外，分子生物学检测以其灵敏度高、检测时间短等特点得到越来越广泛的应用。基因芯片检测试剂盒是利用高通量生物芯片检测技术制备而成的快速集成检测产品，该类产品灵敏快速、信息量大、操作便捷，可对样品中多种致病菌同时进行检测分析。目前，天津生物芯片已自行研发出8种基因芯片检测试剂盒产品（检测菌种总计可达69种菌，44种血清型）。这些产品已在出入境检验检疫局、中国CDC及各省市CDC应用，效果良好。核心技术掌握利用细菌表面多糖抗原合成基因簇中的特异基因筛选特异分子标识的关键技术，已获得了建立了当前国际上容量最大的致病微生物特异分子标识库——包括520余种不同细菌的特异分 ●种属水平——拥有121个细菌种属水平的特异分子标识。 ●血清型水平——拥有针对405种血清型的特异分子标识。在FEMS Microbiology Reviews、Journal of Bacteriology等国际微生物权威期刊上发表65篇关于具有丰富的菌株资源——菌种库中共有标准菌株3500余株、临床分离株8000余株，其中包括产品特性芯片所用探针均经过生物信息学分析，确保了每条探针都有着较高的种内保守性和种间特异性，芯片所用探针均经过大量菌株实验验证，监测范围内和范围外均经过了标准株和临床株的双重实用性强。针对高致病性或者食品、水产品、饮用水中较常出现并且对人类有着较高威胁的致灵敏度高。可实现对检测菌1ng DNA的检测。 1

2.4性能指标高特异性和高保守性：实现对每一种检测菌的准确检测，确保试剂盒具有较高的保守性和特异高灵敏性：当样品中检测菌的DNA量达到1ng时，可实现对检测菌的准确检测。高重复性：针对每一种检测菌多次重复可实现100%的重复检测。稳定性：有效期长达6个月。 2.5订货信息

基因芯片技术及其应用

基因芯片技术及其应用摘要进入21世纪以来，生命科学发展日益迅速，基因芯片作为生命科学研究的一种新的技术平台日益受到人们的关注，并已经广泛应用于生命科学研究、医学研究、食品卫生领域以及其它相关的各个学科领域。随着技术的不断完善，基因芯片必将在越来越多的领域里面发挥作用。本文阐述了基因芯片的基本概念及技术流程，简述了其在不同领域的应用，并对其发展前景作了展望。关键词：基因芯片技术流程应用展望 Gene Chip Technology and its Application Shu Mian （College of Horticulture, South China Agricultural University Guangzhou 510642, China） Abstract: Life science has developed rapidly since the 21th century, gene chip, as a new technical platform in the reaseach of Life science, has got increasingly attention, and has been used widely in life science research、medical research、food hygiene field and other related disciplines. With the continuous improvement of the technology, gene chip will be helpful in more fields. This article expounds the basic concepts and technological process of gene chip, gives an introduction of its application in different fields, and a prospection of its development prospect. Key words: gene chip technological process application prospection 基因芯片（gene chip），又称DNA芯片（DNA chip）或DNA微阵列（DNA microarray），是生物芯片的一种类型，它是将DNA分子固定于支持物上，并与标记的样品杂交，通过自动化仪器检测杂交信号的强度来判断样品中靶分子的数量，进而得知样品中mRNA的表达量，也可进行基因突变体的检测和基因序列的测定，为进一步了解基因间的相互关系及基因克隆提供有用的工具。作为一项基于基因

基因芯片技术及其应用

基因芯片技术及其应用郑敏（临沂大学生命科学学院，山东临沂276000）摘要基因芯片(DNA芯片,微阵列)是20世纪后期在杂交理论基础上发展起来的又一个分子生物学技术.将大量的核苷酸探针以点阵列方式排列于特定的固相支持物上,与放射性或荧光标记的样品靶DNA杂交,通过激光共聚焦等技术来分析靶DNA的存在和量的方法.基因芯片技术已基本实现了自动化,应用于功能基因研究、杂交测序、药物筛选诊断、基因表达、基因多态性和突变检测等,在生物学、医学、制药学、环境保护学和农林业等领域上都有极为广阔的应用前景。 .关键词基因芯片；微阵列；分子生物学；基因表达基因芯片（genechip）是生物芯片（biochip）的一种，又称DNA芯片、DNA微阵列（DNA microarray）、寡核苷酸阵列（oligonucleotide array），是20世纪90年代初随着人类基因组计划的发展而兴起的技术。基因芯片是按预先设计的阵列方式，把大量核酸片段固定在载体基片上，组成密集的按序排列的探针集群，通过与标记样品核酸杂交，检测其杂交信号，从而达到判断靶核酸的有无或数量的目的[1].基因芯片技术室当今生命科学领域集微电子学、生物学、化学、计算机科学于一体的高度交叉的一项尖端应用型新技术，现已成为国际上的前沿和热点[2]。现将基因芯片技术及其应用作一综述。 1基因芯片技术的产生和发展 21 世纪将是生命科学的世纪, 基因芯片技术是近年产生的一项生物高新技术, 它将像计算机一样成为21 世纪即将来临的又一次新兴革命的奠基石[]。基因芯片技术的产生与发展与人类基因组计划(Human Genome Project, HGP) 的研究密不可分[5]。人类基因组的大量信息需要有一种快速、敏感、平行检测的技术,随着越来越多的基因被解码, 基因的功能研究成为迫切需要解决的课题。在这一背景下, 以基因芯片技术为主体的生物芯片诞生了, 它被誉为是20 世纪90 年代中期以来影响最深远的重大科技进展之一。基因芯片技术充分结合并灵活运用了寡核苷酸合成、固相合成、PCR 技术、探针标记、分子杂交、大规模集成电路制造技术、荧光显微检测、生物传感器及计算机控制和图像处理等多种技术, 体现了生物技术与其他学科相结合的巨大潜力。

基因芯片综述

基因芯片文献综述摘要：基因芯片技术是伴随着人类基因组计划的实施而发展起来的生命科学领域里的前沿生物技术。目前，人们对疾病的分类和诊断的水平已经有了进一步的提高，基于基因芯片的特征选择技术在其中起到了关键性的作用。经过十几年的发展，基因芯片技术也在不断完善、成熟，并广泛运用于生命科学的各个领域。本文重点介绍基因芯片技术的进展、分类、应用领域及发展前景。关键词：基因芯片技术背景，分类，应用领域，展望 1．基因芯片技术背景 1.1技术背景 20世纪80年代启动的由多个国家参加的人类基因组计划，被称为是继曼哈顿原子计划、阿波罗登月计划之后的第三大科学计划，这个计划的完成对人类认识自身，提高健康水平，推动生命科学、医学、生物技术、制药业、农业等的发展具有极其重要的意义。随着人类基因组计划(Human Genome Project, HGP)的完成以及分子生物学相关学科的迅猛发展，极大地带动了人类疾病相关基因以及病原微生物基因的定位、克隆、结构与功能研究，基因芯片(gene chip)就是在这个背景下发展起来的一项分子生物学新技术[1]。 1.2基因芯片概念基因芯片即DNA芯片或DNA微阵列，大小如指甲盖一般，每个芯片的基而上都可以划分出数万至数百万个小区，在指定的小区内，可固定大量具有特定功能、长约20个碱基序列的核酸分子。它是把大量己知序列探针集成在同一个基片(如玻片、膜)上[2-4]，经过标记的若干靶核苷酸序列与芯片特定位点上的探针杂交，通过检测杂交信号，对生物细胞或组织中大量的基因信息进行分析。 1.3基因芯片特点其突出特点在十高度并行性、多样性、微型化和自动化。高度的并行性不仅可以大大提高实验的进程，而且有利于DNA芯片技术所展示图谱的快速对照和阅读。多样性可以在单个芯片中同时一进行样品的多参数分析，从而避免因不同实验条件产生的误差，大大提高分析的精确性。微型化可以减少试剂用量和减小反应液体积，降低实验费用。高度自动化则可以降低制造芯片的成本和保证芯片的制造质量[5]。1995年Science杂志首次报道了Schena等人用DNA微阵列技术并行检测拟南芥多个基因的表达水平。1994年第一张商业化基因芯片由Affymetrix公司推出。二．分类基因芯片有不同的分类方法： ①按其片基不同可分为无机片基芯片和有机合成片基芯片； ②按其应用不同，可分为表达谱芯片、诊断芯片、检测芯片； ③按其制备方法不同可分为原位合成芯片和合成后交联芯片(合成后点样芯片)；最常用的还是按载体上所点探针的长度分为cDNA芯片和寡核苷酸芯片两种。

基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法

基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法北京大学生命科学院生物信息专业王向峰学号：10211058 摘要：基因芯片技术已经广泛的应用于各种模式生物的功能基因组的研究中，应用芯片技术可以高效，高通量的检测基因表达行为。芯片数据分析中的标准化主要分为芯片内标准化和芯片间标准化，芯片内标准化根据目的不同可分为消除染色偏差的Lowess Normalization ，消除点样针头引起的空间差异的Print-tip Normalization 。常用的芯片间标准化有Quantile Normalization ，Global Normalization 。芯片数据分析中常见的聚类算法有分层聚类(Hierarchical clustering)、K 均值聚类(K-means clustering)、自组织图谱SOM (self organizing map)、PCA (principle component analysis)等等。所有的聚类方法归结为有监督的学习和无监督的学习两种方法。第一部分基因芯片的数据标准化(Normalization) 对基因芯片数据的标准化处理，主要目的是消除由于实验技术所导致的表达量(Intensity)的变化，并且使各个样本(sample)和平行实验的数据处于相同的水平，从而使我们可以得到具有生物学意义的基因表达量的变化。标准化的方法根据芯片的种类、数据处理的阶段和目的不同而有所差异。这里主要讨论一下双荧光染色(Red and Green Chip)的cDNA 微列阵(cDNA microarray)的标准化方法。一、实验数据的预处理（data transformation ）的细胞进行培养(Cultured Cell)，以保证绝大部分的基因可以表达。样本基因是根据试验设计的目的从不同组织，不同发育阶段，不同条件下培养的细胞中提取的cDNA 样本。通过样本基因对参照基因的比值，而判断不同条件下的基因表达量的变化。扫描仪对基因芯片的图像进行扫描，根据每个点的光密度值尝试相对应的绝对表达量(intensity)。然后图像分析软件通过芯片的背景噪音以及杂交点的光密度分析，对每个点的intensity 校准，然后取样本基因和参照基因的比值（R/G ratio ），作为每个样本基因的相对表达量(relative intensity)。选择相对表达量，可以在一定程度上减少芯片之间，荧光染色，扫描所产生的系统偏差。然后对比值取对数，2log 10 =，选择以2为底的对数方便于对基因表达量变化的研究，比如R/G=1 ，则2log 10=，即认为表达量没有发生变化，当R/G=2 或者，R/G=0.5，则log 值为1 或 –1，这是可以认为表达量都发生两倍的变化，只是一个是