生物芯片数据分析简介
生物芯片分析
本章提纲
生物芯片简介与沿革 生物芯片的分类 基因芯片基本原理、流程与应用 蛋白质芯片及应用 其它芯片技术
第一节 生物芯片简介与沿革
什么是生物芯片 生物芯片(Biochip)主要指
通过平面微细加工技术，在 固体芯片表面等载体上的微 型生物化学分析系统，以实 现对细胞、蛋白质、核酸以
图像处理
1. 栅格化：确定点的位置 2. 图象分割 (Segmentation)：将点从背景中分离出来。 3. 抽提亮度：各个像素亮度的平均值 (mean)或中位数
(median) 4. 背景校正：局部或全局
植根区域生长法(SRG) Fixed Circle
基因表达量的定量
对于每个点，我们可以计算 Red intensity = Rfg - Rbg
1. cDNA microarrays: 将500~5,000bp的cDNA固 载到介质上 (例如玻璃)，Stanford开发设计，通 常为双通道
2. DNA chips: 将寡核苷酸探针 (20~80-mer) 合成 到芯片上，Affymetrix开发设计，通常为单通道
(1) cDNA microarrays
按实验要求分类
1. 单通道 (Single Channel): 一次检验一种状态 2. 双通道 (Dual Channel): 差异表达基因的筛选
1 片上原位合成寡核苷酸点阵芯片（ONA） 2 微量点样技术制作的CDNA 点阵芯片（CDA） ONA特点： （1）易寻址，利用组合化学的原理安排各寡核苷
(1) 差异表达基因的分析
1.差异表达基因的分析: 寻找处理前后表达上调或者 下调的基因
2. Are the treatments different 3. 使用标准的统计学方法检验 (t-test or f-test)，发
生物芯片技术简介及应用
生物芯片技术简介及应用一、生物芯片概念生物芯片（biochip）是指通过微加工技术，将生物大分子如核酸片段、多肽分子甚至细胞，组织切片等生物样品，有序地固化于支持物表面，然后与已标记的探针杂交，通过特定仪器如激光共聚焦显微扫描仪或电荷偶联元件（charge-coupled device，CCD）等对杂交信号的强度进行快速、并行、高效的检测，再经计算机分析和处理数据，从而获得相关生物信息。
由于常用玻片或硅片作为固相支持物，其与半导体芯片都有高度集成的特点，故称之为生物芯片。
生物芯片技术是20世纪90年代中期以来影响最深远的科技进展之一，是集生物学、物理学、化学、微电子学、计算机科学为一体的高度交叉的新技术。
由于该技术可将大量的探针同时固定于固相支持物上，所以一次可以对大量的生物分子进行检测，从而解决了传统生物学分析方法复杂、自动化程度低、检测物数量少（通量低）等不足。
另外，通过设计不同的阵列、使用特定的分析方法可使该技术具有多种不同的应用价值，如基因表达谱测定、突变检测、多态性分析、基因组文库作图及杂交测序（sequencing by hybridization，SBH）等，为“后基因组计划”时代基因功能的研究及临床检验诊断学发展提供了强有力的工具。
同一种芯片从不同的角度，可有不同的归类组别和定位。
最为通用的分类方法是根据芯片基片上固定的探针分子不同，将生物芯片分为基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片和组织芯片等。
二、生物芯片的应用生物芯片技术可广泛应用于疾病诊断和治疗、药物筛选、农作物的优育优选、司法鉴定、食品卫生监督、环境检测、国防、航天等许多领域。
它将为人类认识生命的起源、遗传、发育与进化、为人类疾病的诊断、治疗和预防开辟全新的途径，为生物大分子的全新设计和药物开发中先导化合物的快速筛选和药物基因组学研究提供技术支撑平台。
（一）疾病诊断基因芯片诊断技术以其快速、高效、灵敏、经济、平行化、自动化等特点，已成为一项现代化诊断新技术。
生物芯片技术在分子诊断中的应用及分析
生物芯片技术在分子诊断中的应用及分析随着现代科技的飞速发展，人们对于疾病的诊断和治疗都有了更高的要求。
传统的诊断方法往往需要进行大量的实验操作，并且耗费人力、时间和物力，难以为患者提供快速、准确、低成本的服务。
而生物芯片技术的出现，不仅可以帮助人们更快速、更准确地进行分子诊断，同时还可以大大节省成本，成为一种受欢迎的疾病诊断手段。
一、生物芯片技术的基本原理生物芯片技术是一种高端的分子生物学技术，它主要通过微芯片上的生物分子反应方案，检测待测样本中的分子信息。
其基本原理是将具有生物学功能的生物分子固定在芯片上的指定的区域，待样本加入后，样本中的荧光性或者透析性（离子流）的变化，会让生物芯片中的检测系统检测到，并通过计算机程序，记录关键性的信息。
通俗地说，就是利用生物芯片对样本信息进行筛查和分析，找到疾病信号，从而进行诊断。
二、生物芯片技术在分子诊断中的应用1.基因诊断基因诊断是生物芯片技术最主要的应用之一，它主要通过生物芯片上的基因序列信息对待测样本进行分析和检测，包括基因突变、单核苷酸多态性（SNP）、基因差异性表达等等。
通过对待测样本的基因信息比对和分析，可以有效地诊断出一些遗传性疾病，如唐氏综合症等遗传基因疾病。
2.肿瘤诊断肿瘤诊断是生物芯片技术中的另一个主要应用，其主要通过检测血清、血浆和组织中的一些特异性肿瘤标志物（如AFP、CEA、CA125等）及相关蛋白，进行对肿瘤的筛查和诊断。
同时，它还可以通过检测肿瘤的mRNA表达谱，对肿瘤的分类和恶性程度进行判别。
3.细胞检测生物芯片技术还可以用于对待测样本中细胞相关的生物分子信息进行检测和诊断，如细胞表面标志物、染色体畸变、基因增殖等信息，从而对未知的肿瘤或病因进行诊断。
三、生物芯片技术在分子诊断中的优势与传统的检测方法相比，生物芯片技术在分子诊断方面有以下几个优势：1.快速、高效生物芯片技术可以对待测样本进行大量筛查和分析，且可以提供迅速的分子生物学信息，从而可以快速、高效地进行病因分类。
生物芯片技术
生物芯片技术一、引言生物芯片技术是一个将生物学、物理学、化学和计算机科学相结合的新兴领域。
它的出现使得大量的高通量实验可以在相对短的时间内完成，并且提供了面对高维度问题的工具和策略。
本文将会详细介绍生物芯片技术的原理、种类、应用和研究进展等方面。
二、生物芯片技术的原理生物芯片技术是一项将不同生物学实验方法集成在一起的新技术。
它包括制备芯片、检测芯片以及分析芯片的过程。
其中，制备芯片是将不同类别的生物分子（如DNA、蛋白质、RNA等）以固定的顺序固定在芯片表面上；检测芯片则是将样品添加到芯片表面，以检测目标分子的存在与否；分析芯片是对检测芯片进行数据分析以取得最终结果。
三、生物芯片技术的种类根据使用的生物分子不同，生物芯片技术可以分为DNA芯片、RNA芯片、蛋白芯片等。
另外，虽然微阵列芯片受到了很高的关注，但是由于其成本高昂以及瓶颈问题存在，其在实际应用中尚未得到普及。
四、生物芯片技术的应用生物芯片技术在许多领域中得到了广泛的应用，比如生物医学领域、农业领域和环境监测等方面。
其中，生物医学领域是其应用最为广泛的领域。
例如，对于肿瘤的诊断、治疗和预后分析等方面，生物芯片技术已经发挥了重要的作用。
五、生物芯片技术的研究进展随着生物芯片技术应用的不断扩展，其研究领域也在逐步拓宽。
目前，一些新技术和新方法已经被用于生物芯片技术领域，比如单细胞芯片技术、小RNA芯片技术、微流控芯片技术等都已经成为生物芯片技术领域中重要的技术。
六、总结本文介绍了生物芯片技术的原理、种类、应用和研究进展等方面。
虽然生物芯片技术仍然面临很多挑战，如成本高昂、技术局限和标准化缺失等问题，但是其在实际应用中已经得到了广泛的认可，并且具有很大的发展前景。
生物信息学讲义——基因芯片数据分析
生物信息学讲义——基因芯片数据分析生物信息学是指运用计算机技术和统计学方法来解析和理解生物领域的大规模生物数据的学科。
基因芯片数据分析是生物信息学研究的一个重要方向，通过对基因芯片数据进行分析，可以揭示基因在生物过程中的功能和调节机制。
本讲义将介绍基因芯片数据的分析方法和应用。
一、基因芯片数据的获取与处理基因芯片是一种用于检测和测量基因表达水平的高通量技术，可以同时检测上千个基因的表达情况。
获取基因芯片数据的第一步是进行基因芯片实验，如DNA芯片实验或RNA芯片实验。
实验得到的数据一般为原始强度值或信号强度值。
接下来，需要对这些原始数据进行预处理，包括背景校正、归一化和过滤噪声等步骤，以消除实验误差和提高数据质量。
二、基因表达分析基因芯片数据的最主要应用之一是进行基因表达分析。
基因表达分析可以揭示在不同条件下基因的表达模式和差异表达基因。
常用的基因表达分析方法包括差异表达分析、聚类分析和差异共表达网络分析等。
差异表达分析常用来寻找在不同条件下表达差异显著的基因，如差异表达基因的筛选和注释；聚类分析可以将表达模式相似的基因分为一组，如聚类分析可以将不同样本中的基因按照表达模式进行分类；差异共表达网络分析可以找到一组在差异表达样本中共同表达的基因，揭示潜在的功能模块。
三、功能富集分析对差异表达基因进行功能富集分析可以帮助我们理解这些基因的生物学功能和参与的生物过程。
功能富集分析可以通过对差异表达基因进行GO(Gene Ontology)注释，找到在特定条件下富集的生物学过程、分子功能和细胞组分等。
另外，功能富集分析还可以进行KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析，找到差异表达基因在代谢通路和信号传导通路中的富集情况。
四、基因调控网络分析基因调控网络分析可以帮助我们揭示基因间的调控关系和寻找关键调控基因。
基因调控网络是基于差异表达数据构建的，它可以包括转录因子-靶基因调控网络和miRNA-mRNA调控网络等。
生物芯片技术
生物芯片技术一、生物芯片简介生物芯片（biochip）是指采用光导原位合成或微量点样等方法，将大量生物大分子比如核酸片段、多肽分子甚至组织切片、细胞等等生物样品有序地固化于支持物（如玻片、硅片、聚丙烯酰胺凝胶、尼龙膜等载体）的表面，组成密集二维分子排列，然后与已标记的待测生物样品中靶分子杂交，通过特定的仪器比如激光共聚焦扫描或电荷偶联摄影像机（CCD）对杂交信号的强度进行快速、并行、高效地检测分析，从而判断样品中靶分子的数量。
由于常用玻片/硅片作为固相支持物，且在制备过程模拟计算机芯片的制备技术，所以称之为生物芯片技术。
根据芯片上的固定的探针不同，生物芯片包括基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片、组织芯片，另外根据原理还有元件型微阵列芯片、通道型微阵列芯片、生物传感芯片等新型生物芯片。
如果芯片上固定的是肽或蛋白，则称为肽芯片或蛋白芯片；如果芯片上固定的分子是寡核苷酸探针或DNA，就是DNA芯片。
DNA微阵列(DNA Microarray)是目前最重要的一种，有寡核苷酸芯片、cDNA芯片和Genomic芯片之分，包括二种模式：一是将靶DNA固定于支持物上，适合于大量不同靶DNA的分析，二是将大量探针分子固定于支持物上，适合于对同一靶DNA进行不同探针序列的分析。
生物芯片技术是90年代中期以来影响最深远的重大科技进展之一，是融微电子学、生物学、物理学、化学、计算机科学为一体的高度交叉的新技术，具有重大的基础研究价值，又具有明显的产业化前景。
由于用该技术可以将极其大量的探针同时固定于支持物上，所以一次可以对大量的生物分子进行检测分析，从而解决了传统核酸印迹杂交（Southern Blotting 和Northern Blotting等）技术复杂、自动化程度低、检测目的分子数量少、低通量(low through-put)等不足。
而且，通过设计不同的探针阵列、使用特定的分析方法可使该技术具有多种不同的应用价值，如基因表达谱测定、突变检测、多态性分析、基因组文库作图及杂交测序（Sequencing by hybridization, SBH）等，为"后基因组计划"时期基因功能的研究及现代医学科学及医学诊断学的发展提供了强有力的工具，将会使新基因的发现、基因诊断、药物筛选、给药个性化等方面取得重大突破，为整个人类社会带来深刻广泛的变革。
生物芯片技术
生物芯片技术的主要类型包括基因芯片、蛋白质芯片、组织芯片等，其中基因芯片是最 常用的生物芯片技术之一。
生物芯片的分类
基因芯片 蛋白质芯片 细胞芯片 组织芯片
生物芯片技术：微小的 大科学
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
目录
01 生 物 芯 片 技 术 的 定 义与分类
03 生 物 芯 片 技 术 的 优
势与局限性
05 生 物 芯 片 技 术 的 挑
战与对策
02 生 物 芯 片 技 术 的 应 用领域
04 生 物 芯 片 技 术 的 发 展趋势与前景
物多样性
司法鉴定：用 于法医鉴定、 亲子鉴定和基
因图谱绘制
Part Three
生物芯片技术的优 势与局限性
优势
高通量：一次可检测大量样本 高灵敏度：能够检测低浓度的生物分子 高特异性：能够准确区分不同的生物分子 自动化程度高：减少人工操作，提高工作效率
局限性
成本高昂：生物芯片技术的研发和生产成本较高，限制了其在某些领域的应用。
生物芯片技术在 药物研发中的应 用前景
生物芯片技术在 食品安全检测中 的应用前景
生物芯片技术在 环境保护和生态 监测中的应用前 景
Part Five
生物芯片技术的挑 战与对策
技术挑战
芯片制造技术：需要高精度、高稳定性的制造技术 数据分析技术：需要高效、准确的数据分析技术 生物样本制备技术：需要标准化、自动化的生物样本制备技术 生物芯片应用拓展：需要不断拓展生物芯片技术的应用领域
生物芯片技术
生物芯片技术生物芯片技术是一种新兴的技术，它将生物学和电子学相结合，可以对生物样本进行高效的检测和分析。
这种技术可以应用于医学诊断、基因工程、生物学研究等领域，并在其中发挥着重要的作用。
生物芯片技术的核心是生物芯片，它是一种微型化的实验室。
生物芯片由微型管道、电极和化学试剂等部分组成，可以模拟人体内的生物反应。
当样本进入生物芯片时，化学试剂与样本发生反应，通过测量电极上的电流变化来获得有关样本的信息。
生物芯片技术的优势之一是高效性。
传统的实验室操作通常需要大量的样本和试剂，并且需要相对较长的时间才能获得结果。
而生物芯片技术可以在短时间内完成检测和分析，并且只需要少量的样本和试剂。
这使得生物芯片技术在医学诊断中大有用武之地，特别是在快速检测和早期诊断方面。
另一个生物芯片技术的优势是可靠性。
传统的实验室操作往往受到实验环境的影响，结果的准确性和重复性有时难以保证。
而生物芯片技术通过微型化的实验室可以更好地控制实验条件，提高了结果的可靠性和重复性。
这对于基因工程和生物学研究来说尤为重要，因为它们需要精确的结果来支持后续的工作。
生物芯片技术应用广泛，其中一个重要的应用领域是医学诊断。
通过在生物芯片上测定特定生物标志物的水平，可以快速准确地诊断出某些疾病，如肿瘤和心脏病。
此外，生物芯片还可以用于监测患者的疗效和预测疾病的发展趋势，为医生提供更好的治疗方案。
同时，生物芯片技术在基因工程领域也扮演着重要的角色。
通过生物芯片可以对基因进行高通量的测序和分析，揭示基因组的结构和功能。
这对于研究基因的功能和疾病的发生机制具有重要意义，并为基因治疗和个性化医疗提供了新的可能性。
生物芯片技术的快速发展还带来了一些挑战。
首先，生物芯片的设计和制造需要高度的技术和设备支持。
其次，生物芯片的标准化和质量控制也是一个难题，需要建立行业标准和监管机制。
此外，生物芯片技术涉及到大量的数据处理和分析，对于数据的存储和管理也提出了新的要求。
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一、基因芯片与基因表达 二、基因表达谱统计与分类分析 三、Ontology与基因功能注释 四、基于芯片数据的pathway分析
一、基因芯片与基因表达
什么是生物芯片？
一块指甲大小（1cm3 ）的有多聚赖氨酸包被的硅片或其 它固体支持物（如玻璃片、硅片、聚丙烯膜、硝酸纤维 素膜、尼龙膜等 ）。 生物芯片通过微加工和微流体系 统将生化分析中的样品制备、生 化反应、及结果检测有机地结合 集成在一起 。 具有高速度、分析自动化、及高 度并行处理能力 。
Subcellular components where a gene-product is found. Encompasses subcellular structures, locations, and macromolecular complexes
GO example
(Browser at /cgi-bin/go.cgi)
cDNA microarray
microRNA Chip
Biological question
Experimental design Microarray experiment
Image analysis
Normalization
Estimation
Testing
Clustering
Discrimination
13,601 Genes
Signal Transduction Ligand Binding or Carrier Motor Protein
GO Analysis—目标基因群显著性、靶向性基因功能分析。 Go Analysis对目标基因（差异基因等）进行GO分类，而后 对GO进行基于离散分布的显著性分析、误判率分析、富集度 分析，得出与实验目的有显著联系的、低误判率的、靶向性 的基因功能分类，该分类即导致样本性状差异的最重要的功 能差别，其所属基因是进一步验证的重要目标基因。 数据要求：标有上调和下调比值的差异基因列表。
Biological verification and interpretation
二、基因表达谱统计与聚类分析
在所有基因芯片中，基因表达谱芯片应用最为广 泛，技术上也最成熟。这种芯片可以检测整个基因组 范围的众多基因在mRNA表达水平的变化，例如来源于 不同个体、不同组织、不同细胞周期、不同发育阶 段、不同分化阶段、不同生理病理、不同刺激条件下 的组织细胞内基因表达情况。从而对基因群在个体特 异性、组织特异性、发育特异性、分化特异性、疾病 特异性、刺激特异性的变化特征和规律进行描述。
Sciபைடு நூலகம்nce 297, 2270 (2002);
三、 Ontology与基因功能注释
什么是GO? GO（gene ontology），生物信息领域中一个极为重要的方法和 工具，通过建立一套具有动态形式的控制字集（controlled vocabulary），来解释真核基因及蛋白在细胞内所扮演的角色，并随 着生命科学研究的进步，不断积累和更新。一个ontology会被一个控 制字集来描述并给予一定的名称，通过制定“本体”ontologies并运用 统计学方法及自然语言处理技术，可以实现知识管理的专家系统控 制。 它的存在大大加快了我们对所拥有的生物数据的整合和利用。可 以说， GO是生物学的统一化工具。
GenePattern
至今聚类分析成功 地解读了大量生物信息 学数据，成为了目前基 因芯片数据分析中使用 最广泛、有效的一类方 法，但它主要基于统计 学的理论而很少利用到 生物领域的知识，这既 使得聚类结果因缺乏领 域内知识的约束而可能 出现不合理性，同时又 失去了利用领域内知识 优化算法的好处。
Molecular Function Ontology:
Fundamental biochemical tasks performed by individual gene products without regard to biological context
Biological Process Ontology
生物芯片的发展
80年代，俄罗斯国家科学院恩格尔分子生物学研究所和美 国阿贡国家实验室开始探索生物芯片技术 1989年，在美国AFFYMETRIX公司诞生了世界上第一块原位 合成基因芯片 1992年，斯坦福大学P.B.Brown实验室发布了世界第一个 微阵列技术 1996年，AFFYMETRIX公司登陆纳斯达克 2004年，全球有超过2000家公司和实验室从事生物芯片相 关研究和产业
Overview of data
聚类分析
芯片数据的聚类包括发掘(diseovery)和归类(classification)。 所谓发掘，就是发现一些未知细胞状态或者疾病的亚型以及 一些能识别这些样本状态的基因，或者说是发现一类功能相 似的基因或者一类有共同调控机制的基因。也称无监督 (unsupervised)的聚类，也常称之为“聚类(cluster)”。 另一种就是基于已有知识，通过训练分类器来辨识与已知细 胞状态或疾病亚型相类似的样本或是与已知共调控基因表达 类型相似的基因，这在芯片分析中常称为有监督(supervised) 的聚类，也常称之为“分类 (classification)”
数 据 数据可视化
图像处理
基因表达谱芯片数据流图
Biology
Bioinformatics
Computer Science
Statistics
核心问题
具有相似表达模式的基因可能具有共同的特征，如共同的调节 元件，共有的生物功能，或者共同的细胞起源等等。 芯片数据分析的核心问题是如何鉴定基因的共同表达模式，并 把基因按共同表达模式分成不同的种类以提供对其生物功 能，基因调控途径和调控网络等方面的深入了解。
Drosophila基因的GO分析 Functional Assignment using Gene Ontology
Nucleic Acid Binding 8% Hypothetical 11% Enzyme 18% Signal Transduction 4% Transporter 4% Structural Protein 2% Unknown 48% Ligand Binding or Carrier 2% Motor Protein 1% Nucleic Acid Binding Transporter Cell Adhesion Unknown Enzyme Structural Protein Chaperone Hypothetical Chaperone 1% Cell Adhesion 1%
聚类分析
以基因作为输入样本，根据实验条件作为特征进行分 类，或者以实验条件作为样本，根据基因作为特征进行 分类。最终将具有相同表达模式的的基因归为一类，这 些基因具有相似的生物功能、相似的细胞起源或者相似 的调节作用。这样可以补充和推导未知基因的功能注 释，了解基因之间的调控关系，进一步了解基因功能。 同时基因表达数据的聚类分析可以判别细胞所处状态或 组织类型，对临床医学的诊断治疗都具有实际意义。
目前运用在芯片数据分析中应用最多的是 层级聚类方法(hierarchical clustering)， 这种聚类方法得到类似于进化分析的系统树 图，具有相似表此临近，它们可能具有相似 的功能。其主要思想是先将n个样本类间的距 离，再将相似性最高的两类合并为一个新， 得n一1类系矩阵，不断重复这个过程直至所 有的基因融合成为一个大类。
基因芯片技术的应用领域
临床疾病的 基因诊断 基因组研究 后基因组计划
药物研究开发
基因芯片
生物信息学
法医学鉴定
生物试剂检测
动植物检疫
Total microarray articles indexed in Medline
600 500
Number of papers
400 300 200 100 0
1995
1996
1997
1998
1999
2000 2001 (projected)
Year
自Schena于1995年在Science上发表第一篇利用芯片 技术研究基因表达谱的论文以来，利用细菌、酵母、 爪蟾、线虫、果蝇、海胆、小鼠等作为研究对象，仅 从全基因组角度出发，利用生物芯片技术阐明这些生 物生长发育过程中的mRNA（转录谱）或蛋白质表达谱 （蛋白质谱）的研究，已发表研究论文约50篇，大部 分论文发表在Cell及其子刊、Science、Genome Research、PNAS、Development等国际顶尖或相关顶 级专业杂志。
Cell 125, 173–186, 2006
GO分析的不足之处
Genes of the same function may be annotated with terms from different hierarchic debths. Most databases provide GO-annotation for genes, not gene-products. Many genes encode different gene-products with different attributes. GO has to be updated and edited manually quite often. Individual curators evaluate data differently. Automatic annotation is often insecure. Many aspects of biology are not included in GO (domain structure, 3Dstructure, evolution, expression, etc.).
Global biological objectives of gene-products accomplished by ordered assemblies of molecular functions Function in general biological context