金铁锁活性成分基因调控网络及其产物评价研究进展

基因表达的分析技术

第二篇细胞的遗传物质 第三章基因表达的分析技术 生物性状的表现均是通过基因表达调控实现的。对基因结构与基因表达调控进行研究，是揭示生命本质的必经之路。在基因组研究的过程中，逐步建立起一系列行之有效的技术。针对不同的研究内容，可建立不同的研究路线。 第一节PCR技术 聚合酶链反应（polymerase chain reaction，PCR）技术是一种体外核酸扩增技术，具有特异、敏感、产率高、快速、简便等突出优点。。PCR技术日斟完善，成为分子生物学和分子遗传学研究的最重要的技术。应用PCR技术可以使特定的基因或DNA片段在很短的时间内体外扩增数十万至百万倍。扩增的片段可以直接通过电泳观察，并作进一步的分析。 一、实验原理 PCR是根据DNA变性复性的原理，通过特异性引物，完成特异片段扩增。第一，按照欲检测的DNA的5＇和3＇端的碱基顺序各合成一段长约18～24个碱基的寡核苷酸序列作为引物（primer）。引物设计需要根据以下原则：①引物的长度保持在18～24bp之间，引物过短将影响产物的特异性，而引物过长将影响产物的合成效率；②GC含量应保持在45～60%之间；③5＇和3＇端的引物间不能形成互补。第二，将待检测的DNA变性后，加入四种单核苷酸（dNTP）、引物和耐热DNA聚合酶以及缓冲液。通过95℃变性，在进入较低的温度使引物与待扩增的DNA链复性结合，然后在聚合酶的作用下，体系中的脱氧核苷酸与模板DNA链互补配对，不断延伸合成新互补链，最终使一条DNA双链合成为两条双链。通过变性（92～95℃）→复性（40～60℃）→引物延伸（65～72℃）的顺序循环20至40个周期，就可以得到大量的DNA片段。理论上循环20周期可使DNA扩增100余万倍。

基因表达的检测的几种方法

基因表达检测的最终技术目标是能确定所关注的任何组织、细胞的 RNA的绝对表达量。可以先从样本中抽提RNA，再标记RNA， 然后将这些标记物作探针与芯片杂交，就可得出原始样本中不同 RNA的量。然而用于杂交的某个特定基因的RNA的量与在一个 相应杂交反应中的信号强度之间的关系十分复杂，它取决于多种 因素，包括标记方法、杂交条件、目的基因的特征和序列。所以 芯片的方法最好用于检验两个或多个样本中的某种RNA的相对 表达量。样本之间某个基因表达的差异性（包括表达的时间、空 间特性及受干扰时的改变）是基因表达最重要的，而了解RNA 的绝对表达丰度只为进一步的应用或多或少地起一些作用。 基因表达的检测有几种方法。经典的方法（仍然重要）是根据在 细胞或生物体中所观察到的生物化学或表型的变化来决定某一 特定基因是否表达。随着大分子分离技术的进步使得特异的基因 产物或蛋白分子的识别和分离成为可能。随着重组DNA技术的 运用，现在有可能检测．分析任何基因的转录产物。目前有好几 种方法广泛应用于于研究特定RNA分子。这些方法包括原位杂交．NORTHERN凝胶分析．打点或印迹打点．S－1核酸酶分 析和RNA酶保护研究。这里描述RT-PCR从RNA水平上检查 基因表达的应用。8 f3 f- |2 L) K) b7 ]- ~- | RT-PCR检测基因表达的问题讨论

关于RT-PCR技术方法的描述参见PCR技术应用进展，在此主要讨论它在应用中的问题。理论上1μL细胞质总RNA对稀有mRNA扩增是足够了（每个细胞有1个或几个拷贝）。1μL差不多相当于50－100，000个典型哺乳动物细胞的细胞质中所含RNA的数量，靶分子的数量通常大于50，000，因此扩增是很容易的。该方法所能检测的最低靶分子的数量可能与通常的DNAPCR相同；例如它能检测出单个RNA分子。当已知量的转录RNA（用T7RNA聚合酶体外合成）经一系列稀释，实验结果表明通过PCR的方法可检测出10个分子或低于10个分子，这是反映其灵敏度的一个实例。用此技术现已从不到1个philadelphia染色体阳性细胞株K562中检测到了白血病特异的MRNA的转录子。因此没必要分离polyA+RNA，RNA/PCR法有足够的灵敏度来满足绝大多数实验条件的需要。 7 H+ F& _* S6 W( a8 p: [, @- d, { 将PCR缓冲液同时用于反转录酶反应和PCR反应，可简化实验步骤。我们发现整个反应过程皆用PCR缓冲液的结果相当于或优于先用反转录缓冲液合成CDNA，然后PCR缓冲液进行PCR扩增循环。当然，值得注意的是PCR缓冲液并不最适合第一条DNA链的合成。我们对不同的缓冲液用于大片段DNA 合成是否成功还没有进行过严格的研究。

基因调控网络的重构及其疾病学应用

上海交通大学 硕士学位论文 基于基因芯片数据的基因调控网络的重构及其疾病学应用 姓名：蒋强 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：杨根科 20090201

基于基因芯片数据的基因调控网络的重构及其疾病学应用 摘要 随着高通量生物学技术的发展，为以单个分子的结构和功能为研究对象的分子生物学逐渐转变为以分子之间相互作用机理为研究对象的系统生物学。基因调控网络的重构和疾病基因的预测是系统生物学中颇具挑战性的两个课题。 基因调控网络是由一组基因、蛋白质、小分子以及它们之间的相互调控作用所构成的一种生化网络，是生命功能在基因表达层面上的展现。研究基因调控网络的目的是通过建立基因调控网络模型对某一个物种或者组织中的全部基因的表达关系进行整体模拟分析和研究，在系统的框架下认识生命现象。 另一方面，随着疾病学研究的深入开展，人们越来越认识到目前单基因疾病分析方法的局限性，越来越多的研究人员开始从基因的相互关系着手研究人类疾病，更多地关注基因与疾病之间的关联关系。 作为网络分析的基础，论文首先给出了基于谱聚类的复杂网络社团结构剖分算法。然后，提出了基因调控网络的多时延动态贝叶斯模型。在此基础上，论文提出了一种新的两步启发式的模型结构学习算法。接着，论文详细阐述了疾病和基因网络的关系，构建了一个整合的症状-基因网络。随后提出了一种基于症状网络模块化利用一致性分数来预测疾病基因的算法。论文的主要贡献如下： 1.首次证明了数据聚类的谱方法可以最大化网络模块函数Q，并且

提出了一种基于谱聚类的网络社团结构的剖分算法框架； 2.构建了基因调控网络的多时延动态贝叶斯网络模型，提出了一种 新的两步启发式的模型结构学习算法。论文用酵母基因芯片表达 数据重构了酵母细胞周期基因调控网络，以此比较了新方法和传 统的动态贝叶斯方法。 3.论文初步给出了利用症状和基因网络关系来预测疾病基因的方 法框架，构建了一个整合的症状-基因网络，提出了一种基于该 网络模块化利用一致性分数来预测疾病基因的方法。 关键词：基因调控网络，症状-基因对应关系，疾病基因预测，网络模块，社团结构，谱聚类，动态贝叶斯网络，一致性分数

基因测序案例

分析草案 项目名称：西北农林科技大学18个花绒寄甲转录组+18个小RNA+6个蛋白定量分析（iTRAQ)测序及分析合同 （无参考基因组） 委托人（甲方）：西北农林科技大学林学院 受托方（乙方）： 签订地点： 签订日期：年月日 有效期限：年月日至年月日

1．项目描述 1）材料说明：研究对象为花绒寄甲（Dastarcus helophoroides），实验方案是对4龄期L1、6龄期L2、蛹期L3、1年成虫L4、2年成虫L5、4年成虫L6共6个时间点（每个时间点有3个生物学重复）的样本进行18个转录组测序、18个Small RNA测序、6个ITRAQ蛋白定量实验。其中，转录组、Small RNA测序使用同一样品。 2）项目背景信息与项目策略 3）测序数据分组、合并及符号 发育节点: 4龄期L1 6龄期L2蛹期L3 1年成虫L4 2年成虫L5 4年成虫L6 原始重复数据：(1-3) (1-3) (1-3) (1-3) (1-3) (1-3) mRNA合并数据： X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1-X6合并=T ↓↓↓↓↓↓ 7组拼接数据：X1● X2● X3● X4● X5● X6●X1●-X6●合并=T●蛋白质翻译库X1d● X2d● X3d● X4d● X5d● X6d●Td● 按照链特异性文库建库strand-specific RNA sequencing(Directional RNA-Seq) Small RNA合并：Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y1-Y6合并=U ↓↓↓↓↓↓↓注释比对库 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 U 蛋白质组数据： D1 D2 D3 D4 D5 D6 D1-D6合并=V ↓↓↓↓↓↓↓注释比对库 D1 D2 D3 D4 D5 D6 V 对比15次： L1-L2，L1-L3，L1-L4，L1-L5，L1-L6；L2-L3，L2-L4，L2-L5，L2-L6；L3-L4，L3-L5，L3-L6；L4-L5，L4-L6；L5-L6

基因表达系列分析技术及其应用

万方数据

万方数据

万方数据

基因表达系列分析技术及其应用 作者：党冬梅， 魏晓萍， 惠起源， 符兆英 作者单位：延安大学医学院,陕西,延安,716000 刊名： 延安大学学报（医学科学版） 英文刊名：JOURNAL OF YANAN UNIVERSITY(MEDICAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)：2005，3(1) 被引用次数：0次 参考文献(8条) 1.Velculescu E查看详情 1995 2.Menssen A.Hermeking H Characterization of the c-MYC regulated transcriptome by SAGE:Identification and analysis of target genes 2002(09) 3.Levens D Disentangling the MYC web 2002(09) 4.Matsumura H.Nirasawa S.Terachi R Transcript profiling in rice (Oryzn sation L.) seedlings using serial analysis of gene expression 1999(06) 5.Margulies E H.Kardia S L R.Innis J W查看详情 2001 6.Du Z.Scott A D.May G D Expression profiling of UV-and Gamma-irradiated Ambidopsis plantlets through serial analysis of gene expression 2001 7.Inadera H.Hashimot0 S.Dongi H Y WISP-2 as a novel estrogen-responsive gene in human breast cancer cell 2000(01) 8.Xu L L.Shanmugan N.Sesterhenn I A A novel androgen regulated gene,PMEPAI.Iocated on chromosome 20113 exhibit high level expression in protstate 2000(03) 本文链接：https://www.360docs.net/doc/e98367105.html,/Periodical_yadxxb-yxkxb200501045.aspx 授权使用：西安交通大学(xajtdx)，授权号：fa53fce6-7ae2-4ac8-b779-9e9900a7d328 下载时间：2011年3月1日

基于文献挖掘和基因共表达网络的基因与疾病关联分析

基于文献挖掘和基因共表达网络的基因与疾病关联分析 近年来,高通量技术的发展和研究能力的增长带来了大规模的生物数据。生物信息学的主要课题之一是从海量数据中挖掘导致疾病的分子机制。本文基于PubMed文献摘要和由微阵列数据生成的基因共表达网络来挖掘疾病与基因的关联性,并应用于癌症和艾滋病这两种复杂疾病。随着生物医学相关文献的爆炸性增长,从文献中寻找需要的信息变得越来越困难。基于关键词的传统搜索引擎难以满足较复杂的搜索需求。为了解决这一问题,本文提出了语义搜索的广义匹配原则:蕴含检索查询输入语义的目标文本应出现在搜索结果中,并开发 了基于广义匹配原则的语义搜索引擎Sensehit。Sensehit整合了MeSH、Entrez 基因、UniProt、UnitProt Keywords、基因本体、HGNC、miRBase、HomoloGene等数据库中的生物医学背景知识,基于自然语言处理技术提取PubMed文献摘要中的语义,可用于搜索基因调控模式、蛋白质相互作用、蛋白质修饰、因果关系等生物医学相关信息,为疾病分子机制的研究提供方便。近年来,许多研究表明microRNA在癌症中扮演着重要的角色。为了从PubMed文献摘要中寻找和评估microRNA家族与癌症的关联性,本文基于正则表达式识别文本中的microRNA,基于MeSH术语标注获得文献涉及的癌症类型,基于Fisher 精确检验评估microRNA家族和癌症类型的关联性,并建立了记录这 些关联信息的数据库miCancema,可通过Web界面供研究者免费查阅。miCancerna覆盖的文献数是同类数据库miR2Disease的两倍以上,并达到90%以上的精确度。同时,本文进一步将其中显著的microRNA与

基因差异表达技术

基因差异表达技术 真核生物中，从个体的生长、发育、衰老、死亡，到组织的得化、调亡以及细胞对各种生物、理化因子的应答，本质上都涉及基因的选择性表达。高等生物大约有30000个不同的基因，但在生物体内任意8细胞中只有10%的基因的以表达，而这些基因的表达按特定的时间和空间顺序有序地进行着，这种表达的方式即为基因的差异表达。其包括新出现的基因的表达与表达量有差异的基因的表达。生物体表现出的各种特性，主要是由于基因的差异表达引起的。 由于基因的差异表达的变化是调控细胞生命活动过程的核心机制，通过比较同一类细胞在不同生理条件下或在不同生长发育阶段的基因表达差异，可为分析生命活动过程提供重要信息。研究基因差异表达的主要技术有差别杂交（differential hybridization）、扣除（消减）杂交（subtractive hybridization of cDNA，SHD）、mRNA差异显示（mRNA differential display，DD）、抑制消减杂交法（suppression subtractive hybridization，SSH）、代表性差异分析（represential display analysis，RDA）、交互扣除RNA差别显示技术（reciprocal subtraction differential RNA display）、基因表达系列分析（serial analysis of gene expression，SAGE）、电子消减（electronic subtraction）和DNA微列阵分析（DNA microarray）等。 一、差别杂交与扣除杂交 差别杂交（differential hybridization）又叫差别筛选（differential screening），适用于分离经特殊处理而被诱发表达的mRNA的cDNA克隆。为了增加这种方法的有效性，后来又发展出了扣除杂交（subtractive hybridization）或扣除cDNA克隆（subtractive cDNA cloning），它是通过构建扣除文库（subtractive library）得以实现的。 （一）差别杂交 从本质上讲，差别杂交也是属于核酸杂交的范畴。它特别适用于分离在特定组织中表达

【CN109872772A】利用权重基因共表达网络挖掘结直肠癌放疗特异性基因的方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910114252.X (22)申请日 2019.02.14 (71)申请人 辽宁省肿瘤医院 地址 110042 辽宁省沈阳市大东区小河沿 路44号 (72)发明人 王哲　刘星吾　 (74)专利代理机构 沈阳亚泰专利商标代理有限 公司 21107 代理人 史力伏 (51)Int.Cl. G16B 20/00(2019.01) G16B 40/00(2019.01) (54)发明名称 利用权重基因共表达网络挖掘结直肠癌放 疗特异性基因的方法 (57)摘要 本发明涉及权重基因共表达网络，特别涉及 一种利用权重基因共表达网络挖掘结直肠癌放 疗特异性基因的方法。本发明利用权重基因共表 达网络挖掘结直肠癌放疗特异性响应基因的方 法，通过权重基因共表达网络为挖掘结直肠癌放 疗特异性响应基因提供了新途径，为预测结直肠 癌患者生存预后提供了新的依据。针对本发明的 方法发现的靶点基因的放疗可以在一定程度上 提高结直肠癌患者的生存预后，降低结直肠癌患 者死亡率，解决实际的临床问题，为广大患者提 供了更佳的选择。权利要求书3页 说明书7页 附图7页CN 109872772 A 2019.06.11 C N 109872772 A

1.利用权重基因共表达网络挖掘5个结直肠癌放疗特异性响应基因，分别为CCNE1、CDT1、MCM6、DBF4、CENPK。 2.一种利用权重基因共表达网络挖掘结直肠癌放疗特异性响应基因的方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1、下载GEO的基因表达谱数据，将数据标准化后，使用方差分析筛选出在放疗前后在癌细胞与癌旁细胞中表达存在差异的基因，使用WGCNA对这些基因构建加权共表达网络，挖掘共表达模块，并对每一个模块做KEGG富集分析，观察每个模块的功能； 步骤2、计算每个模块与癌症放疗的关系，筛选出与癌症放疗最相关的模块，提取出这些模块的共表达网络，整合人类蛋白质互作网络，构建共表达-互作子网，分析子网中的基因，最终筛选出最合适的目的基因； 步骤3、为证明结果的有效性，再次对目的基因进行KEGG通路分析以及利用gepia在线工具定制化分析关键基因在癌细胞与癌旁细胞中的表达变化。 3.如权利要求所述的利用权重基因共表达网络挖掘结直肠癌放疗特异性响应基因的方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下步骤： 1）GEO数据下载和数据预处理：从GEO数据库下载GSE15781结直肠癌的芯片，为了标记芯片中的基因，需要插入相应的基因探针首先将探针插入到对应基因上，去除掉空载的探针；然后下载数据集Quantile normalized signal intensity；当多个探针对应一个基因时取中位数作为该基因的表达水平； 2）筛选在各类样本中差异的基因：使用方差分析计算每个基因在各类样本中的表达情况以筛选出各类样本中差异的基因，选择p值小于0.05的基因作为后续分析的目标基因； 3）基因共表达网络构建：WGCNA是使用基因表达数据来构建无尺度网络的系统生物学方法，首先构建基因表达相似性矩阵，即计算两两基因之间皮尔森相关系数的绝对值，使用公式1计算基因i和基因j之间的皮尔森相关系数，其中i和j分别是第i个基因和第j个基因 的表达量； 然后使用公式2将基因表达相似性矩阵转换成邻接矩阵，网络类型为signed.，其中β为软阈值，即每对基因的皮尔森相关系数的β次方，这一步能够从指数级别强化强相关性、减 弱弱相关性； 下一步使用公式3将邻接矩阵转换成拓扑矩阵，拓扑重叠可以用来描述基因之间的关联程度；公式3： 权　利　要　求　书1/3页2CN 109872772 A

TCGA的乳腺癌RNA-seq数据WGCNA分析示例

TCGA的乳腺癌RNA-seq数据WGCNA分析示例 WGCNA（Weighted Correlation Network analysis）是一个基于基因表达数据，构建基因共表达网络的方法。WGCNA 和差异基因分析（DEG）的差异在于DEG主要分析样本和样本之间的差异，而WGCNA主要分析的是基因和基因之间的关系。WGCNA通过分析基因之间的关联关系，将基因区分为多个模块。而最后通过这些模块和样本表型之间的关联性分析，寻找特定表型的分子特征。网上例子千千万，但是大部分都是从文档翻译而来，要用起来还是有些费劲，要深入的可以移步这里： https://www.360docs.net/doc/e98367105.html,/~yandell/statgen/ucla/WGCNA/wgcna. html下面我将根据TCGA乳腺癌基因表达数据以及乳腺癌压型数据，一步一步的使用WGCNA来进行乳腺癌各个亚型共表达模块的挖掘#############数据准备#############首先我们需要下载TCGA 的乳腺癌的RNA-seq数据以及临床病理资料，我这里使用我们自己开发的TCGA简易下载工具进行下载首先下载RNA-Seq：下载之后共得到1215个样本表达数据进一步下载临床病理资料进一步点击ClinicalFull 按钮对病理资料进行提取得到ClinicalFull_matrix.txt文件，使用Excel打开ClinicalFull_matrix.txt文件可以看到共有301列信息，包含了各种用药，随访，预后等等信息，我们这里

选择乳腺癌ER、PR、HER2的信息，去除其他用不上的信息，然后选择了其中有明确ER、PR、HER2阳性阴性的样本，随机拿100个做例子吧样本筛选完了，现在轮到怎么获取这些样本的RNA-seq数据啦，前面下载了一千多个样本的RNA-seq,从里面找到这一百个样本的表达数据其实也是不 需要变成的啦，看清楚咯首先打开RNA-Seq数据目录的fileID.tmp(用Excel打开)，然后可以看到两列：将第二列复制，并且替换-01.gz为空使用Excel的vlookup命令将临床病理资料的那100个样本进行映射然后筛选非N/A的就得到了这一百个样本对于的RNA-seq数据信息进一步删除其他的样本，还原成fileID.tmp格式保存退出：然后使用TCGA简易小工具“合并文件”按钮就得到表达矩阵了，进一步使用ENSD_ID转换按钮就得到了基因表达矩阵和lncRNA表达矩阵了#################R代码实现 WGCNA##############setwd('E:/rawData/TCGA_DATA/TC GA-BRCA') samples=read.csv('ClinicalFull_matrix.txt',sep = '\t',https://www.360docs.net/doc/e98367105.html,s = 1) dim(samples) #[1] 100 3 expro=read.csv('Merge_matrix.txt.cv.txt',sep = '\t',https://www.360docs.net/doc/e98367105.html,s = 1)

转录因子功能预测新方法

TF-coEx：一种基于基因共表达网络的转录因子功能预测新方法 TF-coEx： Transcription Factor Function Prediction based on Gene Co-e xpression Network收藏本页导出题录 分享 作者：陈靖祺[1] 柳靓婧[1,2] 田卫东[1] CHEN Jing-qi,LIU Jing-jing,TIAN Wei-dong （1.Institute of Biostatistics,Fudan University,Shanghai 200433,China ; 2.Institute of Plant Biology,Fudan University,Shanghai 200433,China）机构地区：[1]复旦大学生物统计研究所,上海200433 [2]复旦大学植物科学研究所,上海200433 出处：《复旦学报：自然科学版》 SCI CAS CSCD 2012年第51卷第6期 803-812页,共10页《Journal of Fudan University （Natural Science）》 摘要：转录因子在细胞内的各种生物通路中起着重要的调控作用．在人基因组中有1000多个注释为DNA结合蛋白的编码基因，其中部分基因已被证明为转录因子，对它们调控的生物通路也相对比较清楚．其余的大多数DNA结合蛋白可能是潜在的转录因子，但它们的功能并不明确．鉴于转录因子与其所调控的靶基因在基因表达水平上密切关联，本文从基因共表达网络出发建立了]。个预测转录因子功能的新方法——co-expression-based transcription factor function prediction（TF-coEx）．首先，利用大规模高通量表达芯片数据建立了不同条件下人全基因组的基因共表达网络，并通过网络划分获得包含转录因子的一系列基因共表达模块．之后，通过对模块内基因的功能富集分析，并整合不同网络的模块功能富集结果，对所有潜在的转录因子编码基因进行了功能预测．通过与已知功能的对比，我们证明TF-coEx的预测效果显著好于随机．此外，对预测分值最大的50个结果的文献验证显示，54％的预测有实验证据支持．方法的预测结果为进一步设计具体的实验来验证潜在转录因子的功能提供了方向．

网络分析方法学说明

网络分析方法学说明 生物网络体现了基因之间或者基因与其他功能或通路之间的相互联系，通过网络分析可以发现基因影响生物体的协助脉络，并能在复杂的作用链条中，系统地挖掘基因发挥作用的真实线索。此方法学说明文档包含了6类网络分析方法的详细描述，可参考各标题内容。 一、GeneCoexpressionNetwork分析方法学说明 GCBI实验室通过差异基因组成的表达谱数据来构建基因共表达网络。共表达网络能够层次清晰地展现基因间的相互关系，更深入的发现关键调控基因以及相互作用脉络。共表达（权值)网络借鉴了海量数据所具有的无标度（scale-free)性质，通过基因间的相互作用（相关系数)来拟合基因的无标度网络关系。所以，为了得到比较可靠与准确的基因作用关系与功能，共表达网络分析推荐单次分析总样本数不少于30（GCBI实验室可以实现至少6个样本的分析）以及基因总量不少于200（GCBI实验室原则上无基因数量限制，但是不宜过多）。 基于附录一（权值网络分析简介）的讨论，基因共表达网络采用如下的分析方法：对输入的差异表达谱数据，计算出各基因间的相关系数矩阵（ ），依次取β为1到时30间的正整数，分别计算出各个版本（即β的不同取值）的邻接矩阵（ ）与各节点的连接度。对于计算出的各个版本，对log (p(k))与log (k)作回归分析，找出此两者最接近线性关系，斜率在-1左右，并且保证整体的平均连接度不会太低。然后可计算出各节点间的不相似度，以不相似度作为距离，使用杂交层次聚类算法（hybrid hierarchical clustering algorithm）做聚类分析，从而得到找出不同的模块以及模块的轴心点。模块体现了整个网络中具有紧密作用关系的子节点团体，能够更加准确的定位个体作用关系与整体功能。 另外，如果检查各个版本的邻接矩阵后发现均不满足无标度网络的条件，那么我们采用对相关系数矩阵取硬阈值的办法得到一个无权网络的邻接矩阵，其中无权网络的构建综合考虑了基因间的相互关系以及整体连通度等因素。

基因表达及分析技术

基因表达及其分析技术 生命现象的奥秘隐藏在基因组中，对基因组的解码一直是现代生命科学的主流。基因组学研究可以说是当今生命科学领域炙手可热的方向。从DNA 测序到SNP、拷贝数变异(copy number variation , CNV)等DNA多态性分析，到DNA 甲基化修饰等表观遗传学研究，生命过程的遗传基础不断被解读。 基因组研究的重要性自然不言而喻。应该说，DNA 测序技术在基因组研究 中功不可没，从San ger测序技术到目前盛行的新一代测序技术(Next Gen eration Seque ncing NGS)到即将走到前台的单分子测序技术，测序技术是基因组解读最重要的主流技术。而基因组测序、基因组多态性分析、DNA 甲基化修饰等表观遗传分析等在基因组研究中是最前沿的课题。但是基因组研究终究类似“基因算命”，再清晰的序列信息也无法真正说明一个基因的功能，基因功能的最后鉴定还得依赖转录组学和蛋白组学，而转录作为基因发挥功能的第一步，对基因功能解读就变得至关重要。声称特定基因、特定SNP、特定CNV、特定DNA修饰等与某种表型有关，最终需要转基因、基因敲除、突变、 RNAi 、中和抗体等技术验证，并必不可少要结合基因转录、翻译和蛋白修饰等数据。 基因实现功能的第一步就是转录为mRNA或非编码RNA，转录组学主要研究基因转录为RNA 的过程。在转录研究中，下面几点是必须考虑的： 1，基因是否转录(基因是否表达)及基因表达水平高低(基因是低丰度表达还是中、高丰度表达)。特定基因有时候在一个细胞中只有一个拷贝的表达，而表达量会随细胞类型不同或发育、生长阶段不同或生理、病理状态不同而改变。因此任何基

lncrna芯片分析-自己总结(1)

lncRNA芯片分析 lncRNA芯片分析 修改时间2010/6/16 13:57:12 点击3210次 1. 归一化 lncRNA芯片采用的归一化的方法为quantile normalization。 2. 差异LncRNA的筛选 lncRNA芯片中既有lncRNA的探针又有mRNA的探针，分别做差异基因的筛选，筛选方法同表达谱的筛选方法是一致的，参见表达谱的差异基因筛选。 3. 差异lncRNA的重注释 lncRNA芯片注释不完善，因此需要将筛选出来的lncRNA进行重注释。将差异lncRNA在基因组上位置上下游延伸，以寻找lncRNA 附近的有功能的基因。

差异lncRNA重注释示例 4. 差异lncRNA靶基因的预测 lncRNA可能通过调控相应的mRNA发挥功能，因此有必要预测lncRNA的靶基因。我们提取差异lncRNA和mRNA的序列，首先用blast进行初筛，之后用RNAplex进行进一步筛选，以预测lncRNA可能调控的mRNA。 差异lncRNA靶基因预测结果示例 5. 差异lncRNA与靶基因共表达网络 预测出lncRNA的靶基因后，并可进一步在mRNA的数据中探寻该mRNA是否发生表达量的变化。由此构建差异lncRNA与靶基因相互作用网络图。

差异lncRNA与靶基因相互作用网络图。方框代表lncRNA，圆形代表mRNA。连线表示可能的调控关系。节点面积越大，表示调控的mRNA 越多，预示该lncRNA在调控网络中所起的作用可能越大。 6. 差异lncRNA与差异mRNA的共表达分析 SBC Human lncRNA芯片能同时检测出差异表达的lncRNA和mRNA。我们将差异lncRNA和差异mRNA在一组样品中进行共表达分析，可以发现与某个lncRNA具有相同表达模式的mRNA。 要求：每组数据3个或3个以上生物学重复

基因表达分析

荧光定量PCR 在基因表达分析中的应用 所谓基因表达就是指在特定的时刻某种我们感兴趣的基因在组织或细胞中的mRNA 的表达数量。众所周知，很多的疾病（如肿瘤）的发生发展、很多药物的作用机理、很多生物的代谢调控作用等都和基因表达的变化有关，因此对基因表达进行精确定量是十分重要的。过去为了对mRNA 进行定量有了各种各样的方法，如Southern 杂交、Northern 杂交、原位杂交、传统PCR 等，但是我们也都知道这些技术灵敏性较差，重复性不好，操作比较烦琐，已经无法满足现在科研和检测的需要，于是荧光定量PCR 技术也就应运而生了。荧光定量PCR 技术能对核酸进行精确定量，因此大大提高了在基因表达的准确性和灵敏度，深受用户的青睐，广泛的应用于肿瘤研究、药物筛选、功能基因组研究等各个领域，目前已经成了很多科研文章发表的重要实验内容。 基因表达分析中常见到的重要问题 1、要检测的基因 基因表达分析的目的就是检测某种我们感兴趣的基因在不同组织或细胞中的表达差异。荧光定量PCR 技术可以对核酸物质的含量进行精确的定量，也就成了研究基因表达差异的一把利器。 在基因表达分析实验中要检测两个基因，一个是目的基因和另一个是看家基因。之所以要引入看家基因是由于不能确定要比较的样品所用的组织起始量相同。就是说比如有的老师提取正常样品的基因时用了100个细胞，而提取病变样品时只用了10个细胞，这时候的基因表达差异可能是由于提取时候的样品细胞数不同引起的，为了纠正这种误差，我们选用认为在两个样本中表达量不变的基因作为内参照，来去除这带来的干扰。例如，要研究某个基因在肿瘤样品和正常样品中的基因表达差异。我们在实验中发现我们选择研究的正常样品中的看家基因的表达量是肿瘤样品中的10倍，就认为正常样品的细胞数就是肿瘤样品细胞数的10倍，那么在肿瘤样品中目的基因的基因表达量应该乘以10倍，才能和正常样品进行比较。 2、计算基因表达差异 基因表达差异的计算是通过所得到的Ct 值来计算的，要计算两个样品（待测样品和对照样品）的目的基因的表达差异必须检测得到4个Ct 值：待测样品和对照样品中目的基因和看家基因的Ct 值。 那么基因表达差异应该计算为 基因表达差异=2（△Ct1-△Ct2） 目的基因 看家基因 待测样品 对照样品 △Ct1 △Ct2

基因表达谱分析技术

基因表达谱分析技术 1、微阵列技术( microarray) 这是近年来发展起来的可用于大规模快速检测基因差别表达、基因组表达谱、DNA 序列多态性、致病基因或疾病相关基因的一项新的基因功能研究技术。其原理基本是利用光导化学合成、照相平板印刷以及固相表面化学合成等技术,在固相表面合成成千上万个寡核苷酸探针”(cDNA、ESTs或基因特异的寡核苷酸)，并与放射性同位素或荧光物标记的来自不同细胞、组织或整个器官的DNA 或mRNA 反转录生成的第一链cDNA 进行杂交，然后用特殊的检测系统对每个杂交点进行定量分析。其优点是可以同时对大量基因，甚至整个基因组的基因表达进行对比分析。包括cDNA芯片(cDNA microarray)和DNA 芯片( DNA chips)。 cDNA 芯片使用的载体可以是尼龙膜，也可以是玻片。当使用尼龙膜时，目前的技术水平可以将20000份材料点在一张12cmxi8cm的膜上。尼龙膜上所点的一般是编好顺序的变性了的双链cDNA 片段。要得到基因表达情况的数据，只需要将未知的样品与其杂交即可。杂交的结果表示这一样品中基因的表达模式，而比较两份不同样品的杂交结果就可以得到在不同样品中表达模式存在差异的基因。杂交使用的探针一般为mRNA的反转录产物，标记探针使用 32PdATP。如果使用玻片为载体，点阵的密度要高于尼龙膜。杂交时使用两种不同颜色的荧光标记不同的两份样品，然后将两份样品混合起来与一张芯片杂交。洗去未杂交的探针以后，能够结合标记cDNA 的点受到激发后会发出荧光。通过扫描装置可以检测各个点发出荧光的强度。对每一个点而言，所发出的两种不同荧光的强度的比值，就代表它在不同样品中的丰度。一般来讲，显示出来的图像

基因表达谱分析技术

基因表达谱分析技术 1、微阵列技术（microarray） 这是近年来发展起来的可用于大规模快速检测基因差别表达、基因组表达谱、DNA序列多态性、致病基因或疾病相关基因的一项新的基因功能研究技术。其原理基本是利用光导化学合成、照相平板印刷以及固相表面化学合成等技术,在固相表面合成成千上万个寡核苷酸“探针”（cDNA、ESTs或基因特异的寡核苷酸），并与放射性同位素或荧光物标记的来自不同细胞、组织或整个器官的DNA或mRNA反转录生成的第一链cDNA进行杂交，然后用特殊的检测系统对每个杂交点进行定量分析。其优点是可以同时对大量基因，甚至整个基因组的基因表达进行对比分析。包括cDNA芯片（cDNA microarray）和DNA 芯片（DNA chips）。 cDNA芯片使用的载体可以是尼龙膜，也可以是玻片。当使用尼龙膜时，目前的技术水平可以将20000份材料点在一张12cm×18cm的膜上。尼龙膜上所点的一般是编好顺序的变性了的双链cDNA片段。要得到基因表达情况的数据，只需要将未知的样品与其杂交即可。杂交的结果表示这一样品中基因的表达模式，而比较两份不同样品的杂交结果就可以得到在不同样品中表达模式存在差异的基因。杂交使用的探针一般为mRNA的反转录产物，标记探针使用32PdATP。如果使用玻片为载体，点阵的密度要高于尼龙膜。杂交时使用两种不同颜色的荧光标记不同的两份样品，然后将两份样品混合起来与一张芯片杂

交。洗去未杂交的探针以后，能够结合标记cDNA的点受到激发后会发出荧光。通过扫描装置可以检测各个点发出荧光的强度。对每一个点而言，所发出的两种不同荧光的强度的比值，就代表它在不同样品中的丰度。一般来讲，显示出来的图像中，黄色的点表示在不同的样品中丰度的差异不大，红色和绿色的点代表在不同样品中其丰度各不相同。使用尼龙膜为载体制作cDNA芯片进行研究的费用要比玻片低，因为尼龙膜可以重复杂交。检测两种不同的组织或相同组织在不同条件下基因表达的差异，只需要使用少量的尼龙膜。但是利用玻片制作的cDNA芯片灵敏度更高，而且可以使用2种探针同时与芯片杂交，从而降低了因为杂交操作带来的差异；缺点是无法重复使用还必须使用更为复杂的仪器。 Guo等（2004）将包含104个重组子的cDNA文库点在芯片上，用于检测拟南芥叶片衰老时的基因表达模式，得到大约6200差异表达的ESTs，对应2491个非重复基因。其中有134个基因编码转录因子，182个基因预测参与信号传导，如MAPK级联传导路径。Li等（2006）设计高密度的寡核苷酸tiling microarray方法，检测籼稻全基因组转录表达情况。芯片上包含13,078,888个36-mer寡核苷酸探针，基于籼稻全基因组shot-gun测序的序列合成，大约81.9%（35,970）的基因发生转录事件。Hu等（2006）用含有60,000寡核苷酸探针（代表水稻全部预测表达基因）的芯片检测抗旱转基因植株（过量表达SNAC1水稻）中基因的表达情况，揭示大量的逆境相关基因都是上升表达的。 2、基因表达系列分析（Serial analysis of gene expression, SAGE）