HLA基因产品调查报告
HLA-DM基因多态性调查及其与HLA-DRB_1基因的连锁分析
The frequencies of DMB 3 0101, DMB 3 0102, DMB 3 0103 and DMB 3 0104 alleles are 0. 547, 0.165,0. 217 and 0.071, respectively. The common genotypes of DMA are DMA 3 0101 �0101 and 0101 �0102. The common 12. Conclusion : These results showed that the genetic polymorphism of HLA 2 DM genotypes of DMB are DMB 3 0101 �0101,0101 �0102 and 0101 �0103. There was linkage disequilibrum between DMA 0102 and DRB 1 12. Gene HLA 2 DM Polymorphism Linkage disequilibrium gene in Han individuals from Guizhou Province is distinctive . There was linkage disequilibrum between DMA 0102 and ve
whether
HLA 2 DRB 1 alleles are in linkage disequilibrium with
restriction fragment length polymorphism were
of HLA 2 DMA � DMB in 106 unrelated healthy Han population from Guizhou province . HLA 2 DRB 1 allele types examined by using PCR 2 SSP ( polymerase frequencies of DMA 3 0101, DMA 3 0102 and DMA 3 0103 alleles are 0.745,0. 231 respectively .
天津脐血库HLA-B ＊40组基因多态性分布调查
１ １标本来源 ．
２ ０ 年 ４月—２ ０ ０１ ０ ５年 １ ２月分 别从 天津 中
心妇产 医院等 十几 所 医 院采 集 汉族 新 生 儿脐 带 血 ４８０ ０ 例 ，Ｄ Ａ抗凝 。经 Ｐ Ｒ Ｓ Ｏ ＥＴ Ｃ －Ｓ Ｐ基 因分型 获得 Ｉ３ １例 Ｂ ０ ４ ４
基 因 ５ ， ０ ８４２ 、Ｏ３ ４ ２ 、０ ３ 以 Ｂ‘ ０ １４Ｏ 、 个 Ｂ ４ ０ ，０ １４２ ￣ｆ５ ４ ３ 。 ４ ０ 、 ２ Ｏ
同种族 、 地区人群 Ｂ ４ 组 基因存在差异 。 ‘０ 对于这些差 异的
研究 。 有助于更好地 了解各地 人群 Ｂ‘ ０组基 因分布特点 ， ４ 为临床供者的选择提供可靠 、 丰富的信 息资源 。
型试 剂 用 美 国 Ｐ ＬＦ Ｅ Ｚ Ｏ Ｅ Ｌ ＭＤ Ｄ 公 司 曰‘ ０／ Ｅ －Ｒ Ｅ 、 Ｎ —Ａ Ｂ ４
２３Ｂ’０组高分辨基 因分 型 ． ４
对６ ｏ份 Ｂ０低分辨 分型 结 ４
果不 明确样本采用 Ｐ Ｒ ＳＰ方法高分辨率复查 。低分辨 为 Ｃ －Ｓ Ｂ‘０ ６ ） 高分辨检 出 Ｂ‘０ １１ ，Ｏ７２份 、００ １ ； ４ （０ ， ４ ０ ８份 ４Ｏ ４ １ 份 低分辨为 Ｂ‘０ ６ ） 高分辨 检出 Ｂ‘Ｏ ２１ 、０３３份 、 ４（１ ， ４ ０ ２份 ４０ ４０ ２份、０ ９１ ， １ ； 分辨为 Ｂ ０ 高分辨检 出 Ｏ ６１ ４Ｏ 份 ４ １１份 低 ０ ４，
１ ０抗原 ， ７９ ％ ， ３ ４ 占２ ． ４ 分属 ４种 血 清学 特异 性。其 中检 出 Ｂ０抗原 ６４例 （６ ５％ ） １ １抗 原 ６４例 （８ ７％ ） 占 ６ ２ ４ ． ３ ；３ ６ ５ ４ ．６ ， ９ ．９ ， Ｂ 组主要基 因。Ｂ０ ５检出３ 例（ ． １％ ） 无 ５ ２％ 为 ４ ０ ４０ ５ ２６ 、 相应血清学特异性的 Ｂ ０检 出２ ４ ８份（ ．９ ） ２０ ％ 。 ２２Ｂ‘０组等位基 因分布 在已公布的 ４ 个 Ｂ‘０组 等位 ． ４ ９ ４ 基 因中 Ｊ我们 以 Ｐ Ｒ Ｓ Ｏ ， Ｃ －Ｓ Ｐ方法检 出编码 Ｂ ０抗原特 异 ６ 性等位基 因 ４个 ， ４０ 、Ｏ ７ ４ １ 、０ ４ Ｂ‘０ １４ Ｏ 、００ ４ １ 。编码 Ｂ １抗 原 ６ 特异性等位基 因 ７个 ， ４０ 、０ ３ ４０ 、Ｏ ６４ ０ 、０ １ Ｂ‘ Ｏ ２４ ０ 、Ｏ ４ ４０ 、０ ９ ４ １ 、 ４２ 。检出 Ｂ‘Ｏ ５等位基 因及无相应血清学特异性的等位 Ｏ０ ４Ｏ
HLA数据分析专题
HLA数据分析专题HLA 全称human leukocyte antigen, 表示人类白细胞抗原，是编码主要组织相容性复合体(MHC)的基因，位于6p21.31的区域，包含了一系列紧密连锁的基因座，与人类的免疫系统功能密切相关，本文整理了HLA数据分析相关的资料。
首先是一些基本概念和公共数据库•人类白细胞抗原-HLA简介•IMGT/HLA数据库简介•HLA Dictionary-Allel和抗原之间的对应关系•ANFD-HLA在不同人群中的频率数据库•HLA Epitope Registry-HLA抗原表位数据库接下来是各种HLA分型软件•HLAreporter : HLA分型软件简介•HLAminer:根据NGS数据确定HLA分型结果•opitype:对HLA I型基因进行4位分型•seq2HLA:利用RNA_seq数据进行HLA分型•HLA-VBSeq:对全基因组数据进行HLA分型•使用HLAscan进行HLA分型•HLAforest:使用RNA-seq数据进行HLA分型HLA数据分析的首要目标就是对HLA基因进行精确分型，由于HLA在免疫过程中参与抗原分子的提呈，所以在免疫相关机制研究中占有重要地位，比如骨髓移植，抗肿瘤免疫，肿瘤新抗原等方向的研究。
·end·—如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—往期精彩•自己动手进行逻辑回归，你也可以！•GWAS大家都知道，Gene-Based GWAS你了解吗？•3步搞定GWAS中的Gene Set Analysis•你听说过Epistasis吗？•GWAS中的Gene-Gene Interactions如何分析？看这里•终于搞清楚了Lasso回归和Ridge回归的区别•odd ratio置信区间的计算，你学会了吗？•多元回归分析存在多重共线性了怎么办？•基因型与表型的交互作用如何分析，多元回归来搞定•曼哈顿图就够了吗?你还需要LocusZoom•GWAS做完了，下一步做什么？GWAS meta分析•GWAS样本量不够怎么办，meta分析了解一下•你没看错，搞定GWAS meta分析只需一行代码！•meta分析的森林图不会画？看这里•GWAMA:GWAS meta-analysis的又一利器•点击鼠标即可完成GWAS meta分析，任何人都可以！•用R进行gwas meta分析,原来如此简单基因型填充•GWAS中的genotype imputation简介•基因型填充中的phasing究竟是什么•基因型填充前的质控条件简介•使用shapeit进行单倍型分析•gtool:操作genotype data的利器•使用IMPUTE2进行基因型填充•使用Beagle进行基因型填充•使用Minimac进行基因型填充•使用Eagle2进行单倍型分析•X染色体的基因型填充•文献解读|不同基因型填充软件性能的比较•Haplotype Reference Consortium:最大规模的单倍型数据库•Michigan Imputation Server:基因型填充的在线工具CNV分析•aCGH芯片简介•aCGH芯片分析简介•基于SNP芯片进行CNV分析中的基本知识点•PennCNV:利用SNP芯片检测CNV•DGV:人类基因组结构变异数据库•dbvar:染色体结构变异数据库•DGVa:染色体结构变异数据库•CNVD:疾病相关的CNV数据库•DECIPHER:疾病相关的CNV数据库•全基因组数据CNV分析简介•使用CNVnator进行CNV检测•使用lumpy进行CNV检测•CNVnator原理简介•WES的CNV分析简介•XHMM分析原理简介•使用conifer进行WES的CNV分析•使用EXCAVATOR2检测WES的CNV•靶向测序的CNV分析简介•使用CNVkit进行CNV分析•DECoN:最高分辨率的CNV检测工具TCGA•TCGA数据库简介•使用GDC在线查看TCGA数据•使用gdc-client批量下载TCGA数据•一文搞懂TCGA中的分析结果如何来•通过GDC Legacy Archive下载TCGA原始数据•使用GDC API查看和下载TCGA的数据•使用GDC下载TCGA肿瘤患者的临床信息•使用TCGAbiolinks下载TCGA的数据•使用TCGAbiolinks进行生存分析•使用TCGAbiolinks分析TCGA中的表达谱数据•使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析•Broad GDAC:TCGA数据分析中心•使用cBioPortal查看TCGA肿瘤数据•UCSC Xena:癌症基因组学数据分析平台•GEPIA:TCGA和GTEx表达谱数据分析平台•TANRIC:肿瘤相关lncRNA数据库•SurvNet:基于网络的肿瘤biomarker基因查找算法•TCPA:肿瘤RPPA蛋白芯片数据中心•TCGA Copy Number Portal:肿瘤拷贝数变异数据中心生存分析•生存分析详细解读•用R语言进行KM生存分析•使用OncoLnc进行TCGA生存分析•用R语言进行Cox回归生存分析•使用kmplot在线进行生存分析肿瘤数据库•ICGC:国际肿瘤基因组协会简介•HPA:人类蛋白图谱数据库•Oncomine:肿瘤芯片数据库•ONGene:基于文献检索的肿瘤基因数据库•oncomirdb:肿瘤相关的miRNA数据库•TSGene:肿瘤抑癌基因数据库•NCG:肿瘤驱动基因数据库•mutagene:肿瘤突变频谱数据库•CCLE:肿瘤细胞系百科全书•mSignatureDB:肿瘤突变特征数据库•GTEx:基因型和基因表达量关联数据库肿瘤免疫和新抗原•Cancer-Immunity Cycle:肿瘤免疫循环简介•TMB:肿瘤突变负荷简介•肿瘤微环境:Tumor microenvironment (TME)简介•肿瘤浸润免疫细胞量化分析简介•使用EPIC预测肿瘤微环境中免疫细胞构成•TIMER:肿瘤浸润免疫细胞分析的综合网站•quanTIseq:肿瘤浸润免疫细胞定量分析•The Cancer Immunome Atlas:肿瘤免疫图谱数据库•肿瘤新抗原简介•TSNAdb:肿瘤新抗原数据库•使用NetMHCpan进行肿瘤新抗原预测分析Hi-C数据分析•chromosome-territories:染色质疆域简介•chromosome conformation capture:染色质构象捕获技术•3C的衍生技术简介•解密Hi-C数据分析中的分辨率•A/B compartment:染色质区室简介•TAD:拓扑关联结构域简介•chromatin loops:染色质环简介•Promoter Capture Hi-C:研究启动子区染色质互作的利器•使用HiCUP进行Hi-C数据预处理•Juicer:Hi-C数据处理分析的利器•Juicer软件的安装详解•Juicebox:Hi-C数据可视化利器•Juicer实战详解•HiC-Pro:灵活的Hi-C数据处理软件•HiC-Pro实战详解•3D Genome Browser:Hi-C数据可视化工具•HiCPlotter:Hi-C数据可视化工具•3CDB:基于3C技术的染色质互作信息数据库•3DIV:染色质空间互作数据库•4DGenome:染色质相互作用数据库•4D nucleome project:染色质三维结构研究必不可少的参考项目•3dsnp:SNP在染色质环介导的调控网络中的分布数据库•iRegNet3D:疾病相关SNP位点在三维调控网络中的作用•使用WashU Epigenome Browser可视化hi-c数据•HiGlass:高度定制的Hi-C数据可视化应用•Hi-C Data Browser:Hi-C数据浏览器•使用FitHiC评估染色质交互作用的显著性•使用TADbit识别拓扑关联结构域•使用pyGenomeTracks可视化hi-c数据•hi-c辅助基因组组装简介•文献解读|使用hi-C数据辅助埃及伊蚊基因组的组装chip_seq数据分析•Chip-seq简介•chip_seq质量评估之计算样本间的相关性•chip_seq质量评估之查看抗体富集效果•chip_seq质量评估之PCA分析•chip_seq质量评估之coverage分析•chip_seq质量评估之FRiP Score•chip_seq质量评估之cross correlation•chip_seq质量评估之文库复杂度•depth, bedgraph, bigwig之间的联系与区别•bigwig归一化方式详解•使用igvtools可视化测序深度分布•使用UCSC基因组浏览器可视化测序深度分布数据•使用deeptools查看reads分布特征•使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析•blacklist regions:NGS测序数据中的黑名单•MACS:使用最广泛的peak calling软件之一•MACS2 peak calling实战•使用SICER进行peak calling•使用HOMER进行peak calling•peak注释信息揭秘•PAVIS:对peak区域进行基因注释的在线工具•使用UPORA对peak进行注释•使用GREAT对peak进行功能注释•annoPeakR:一个peak注释的在线工具•使用ChIPpeakAnno进行peak注释•使用ChIPseeker进行peak注释•使用PeakAnalyzer进行peak注释•使用homer进行peak注释•利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因motif•关于motif你需要知道的事•详解motif的PFM矩阵•详解motif的PWM矩阵•使用WebLogo可视化motif•使用seqLogo可视化motif•使用ggseqlogo可视化motif•MEME:motif分析的综合性工具•使用MEME挖掘序列中的de novo motif•使用DREME挖掘序列中的de novo motif•使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif chip_seq数据库•ENCODE project项目简介•FactorBook:人和小鼠转录因子chip_seq数据库•ReMap:人类Chip-seq数据大全•IHEC:国际人类表观基因组学联盟•Epifactors:表观因子数据库•GTRD:最全面的人和小鼠转录因子chip_seq数据库•ChIP-Atlas:基于公共chip_seq数据进行分析挖掘•Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq数据库•chipBase:转录因子调控网络数据•unibind:human转录因子结合位点数据库•chip_seq在增强子研究中的应用•DENdb:human增强子数据库•VISTA:人和小鼠的增强子数据库•EnhancerAtlas:人和小鼠的增强子数据库•FANTOM5:人类增强子数据库•TiED:人类组织特异性增强子数据库•HEDD:增强子疾病相关数据库•HACER:human增强子数据库•SEdb:超级增强子数据库简介•dbSUPER:人和小鼠中的超级增强子数据库•dbCoRC:核心转录因子数据库•使用ROSE鉴定超级增强子18年文章目录•2018年推文合集。
HLA基因产品调查报告
关于HLA基因检测市场调查报告一概述HLA(Human Leucocyte Antigen)即：人类白细胞抗原，也称主要组织相容性抗原。
由位于人类6号染色体短臂上的基因复合体编码，该复合体是目前已知的最复杂的人类基因系统，在3600kb范围内含有224个基因座，每个基因座又分别含多个等位基因。
是目前所知人体最复杂的遗传多态系统，表达于人体细胞膜表面，代表每个个体的抗原特异性。
HLA与机体免疫系统密切相关。
例如，HLA配型不合是器官或骨髓移植后产生免疫排斥反应的主要原因。
此外，该类抗原还与疾病易感性、药物反应等密切相关。
因此，HLA分型在移植医学、疾病易感性研究等领域中有着广泛的应用。
为了深入了解目前国内HLA基因检测项目市场上的情况，给领导提供决策，特做了此调查。
我们调查了国内开展HLA基因检测服务的公司的相关情况，从实验方法，项目流程，价格，项目周期四个维度分析市场情况。
二市场调查2.1目前国内开展HLA分型业务的机构主要分成三类：2.1.1 提供HLA分型健康服务的公司，比如华大基因，博奥生物等，这些公司成立了第三方的医学检测研究所。
也有公司采取与华大基因或博奥生物合作，采用这两家公司的技术结合自己的品牌优势推出HLA分型业务，例如：郑州颐和医院检验医学中心，杭州致远医学检验所，圣元医学检验所等地方检验所。
2.1.2国内著名的三甲医院，比如广州中山三院有Luminex技术平台做HLA分型；四川华大医院利用罗氏LightCycler2.0平台采用PCR-ssop法做HLA分型；四川省人民医院有ABI 3130遗传分析仪平台用PCR-SBT法做HLA分型；中南大学湘雅医院用流式细胞术做HLA 分型等2.1.3生产和研发HLA分型试剂盒的公司例如：Illumina公司推出TruSight HLA分型试剂盒，采用序列捕获测序技术，通过测序11个HLA基因而全面查看HLA区域，带来准确的HLA分型；北京博富瑞基因诊断技术有限公司研发和生产了HLA分型试剂（包括SSP，Luminex SSO，SBT方法的HLA分型试剂）；北京思尔诚公司研发了HLA-DNA分型试剂盒（SSO法）。
HLA检测报告如何看配型成功
HLA检测报告如何看配型成功HLA检测是一项重要的医学检测，用于判断个体免疫系统中HLA基因的多态性情况。
配型成功是指在进行HLA检测过程中，各基因位点之间的匹配度达到预期标准的情况。
那么，在查看HLA检测报告时，如何看出配型是否成功呢？首先，我们需要了解HLA检测中的一些基本概念。
HLA基因是人类体内最复杂、最多变的基因之一，其存在于染色体上，每个人体内都存在两个HLA基因型。
每个基因型包括两个基因位点，即A位点和B位点。
在进行HLA检测时，通过检测HLA基因序列，判断两个基因型之间的匹配度。
如果A、B两位点的匹配度达到预期标准，就可以判断配型成功。
在查看HLA检测报告时，需要关注以下几个指标：1. HLA基因型：报告中会列出受检者的HLA基因型，以及其两个位点上分别具体是哪些基因。
同时，还会列出可能与该基因型匹配的HLA基因型，以便进行配型判断。
2. 配型结果：首先需要确认受检者的A、B两个位点上是否匹配成功，通常采用计算配型成功度的方法来衡量。
如果双向配型成功率较高，表明配型成功；否则需要重新检测。
3. 相关指标：除了A、B位点成功率的指标外，还需注意其他指标。
比如，HLA位点多态性分析、序列分型、单位点HLA基因型等等，这些都可以作为配型成功与否的参考。
总的来说，在查看HLA检测报告时，需要仔细阅读报告中的各项指标，关注配型成功的计算方法，以及参考其他相关指标的情况，才能判断HLA检测报告中的配型是否成功。
总结：HLA检测是一项非常重要的医学检测，用于判断个体免疫系统的多态性情况。
在查看HLA检测报告时，需要关注基本概念、HLA基因型、配型结果和其他相关指标，才能够判断配型是否成功。
希望本文对大家了解HLA检测报告有所帮助。
HLA基因多态性与结核病遗传易感性关系的研究进展
【５】５
Ｇｅｒｇｅｒｔ Ｖ，Ｖａｌｉｅｖ ｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ＨＬＡ
ＲＳ，Ｃｈｕｋａｎｏｖａ ＶＰ，ｅｔ
ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ
ａ１．ｄｉｓｔｒｉ－
ａｎｔｉｇｅｎｓ
ｔｕｂｅｒｃｕｌｏｓｉｓ
ａｎｄ ｈｅａｌｔｈｙ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｔａｔａｒ Ｐｒｏｂｌ ｔｕｂｅｒｋＢｏｌｅｚｎ
ＨＬＡ—１１１基因与结核病 ＨＬＡ一Ⅲ类基因的易感性研究报道相对较少，
Ｓｅｌｖａ捌等圆在印度进行的一项研究，结果认为 ＴＮＦ—Ｏｒ，与ＴＮＦ—Ｂ基因均与肺结核无明显相关性，
万方数据
３
但与其他基因连分析则有一定的意义，其中 ＴＮＦ—Ｏｔ２３８／Ａ在对照组与ＨＬＡ—Ａ１、Ｂ１７、ＤＲ７有较 强的关联，形成抗性基因连锁，在病例组则与Ｂ１７相 关联，形成易感基因连锁。ＨＬＡ—Ｂ１７－ＴＮＦ一仅一３８１Ａ、
Ｂ
ＨＬＡ一Ⅱ基因与结核病 ＨＬＡ一Ⅱ基因呈高度多态性，国内外有大量肺结
核与Ⅱ类基因相关性的报道。郭淑琴等Ｉｔ］发现 ＨＬＡ—ＤＲ８基因与中国北方汉族人群中结核病的易
部人群结核病人及正常人做ＨＬＡ—ＤＲＢ和ＤＱ基因 检测，发现ＤＲＢＩ＊１６、ＤＲＢｌ＂１４、ＤＱＢＩ＊０５和ＤＱＡＩ＊ ０３０３基因与对照组相比频率较高，提示其可能是波 兰人结核病易感基因。同年Ｒａｊｅｓｗａｒｉ ＤＮｔｌ７１等研究 ＨＬＡ—ＤＲ２对穿孔素阳性细胞的影响中发现 ＨＬＡ—ＤＲ２阳性的结核病患者较多，ＤＲ２阴性的患 者总的穿孔素阳性细胞比率下降，并且ＨＬＡ—ＤＲ２ 阳性受试者中，其亚型为ＤＲＢＩ＊１５０１，ＤＲＢｌ＊１５０２ 的患者中ＣＤ８＋和穿孑Ｌ素阳性细胞的比率不同，这 就提示我们ＨＬＡ—ＤＲ２在结核病中可能与穿孔素阳 性细胞毒性淋巴细胞和自然杀伤细胞的下调有关， 从而间接说明ＨＬＡ—ＤＲ２与结核病易感性相关。 ２００７年叶世辉【－８】等采用病例对照的研究方法，用 ＰＣＲ—ＳＳ０分型技术对８０名肺结核患者和１０５名健 康对照者的ＨＬＡ—ＤＲＢｌ基因分型，结果发现肺结核 病组中的ＨＬＡ—ＤＲＢＩ＊１４频率明显高于对照组， ＨＬＡ—ＤＲＢＩ＊１４基因可能与肺结核的易感性相 关。同年石广利㈣等发现ＨＬＡ—ＤＲＢＩ＊１５等位基因 与肺结核相关。２００８年Ｒ０：ｉａｓ ＡＭ阻等以墨西哥东北 部肺结核病人进行病例对照研究，发现ＨＬＡ—ＤＲｌｌ （５）、一ＤＲｌ６（２）和一ＤＱ７（３）等位基因及ＤＲｌｌ（５） 一ＤＱ７（３）、ＤＲｌ４（６）一ＤＱＳ（１）、ＤＲｌ６（２）一ＤＱ７（３）单 倍型在病例组中频率较高；ＨＬＡ—ＤＲｌ７（３）、ＤＱ８（３） 等位基因及ＤＲｌ７（３）一ＤＱ２、ＤＲ４一ＤＱ８（３）单倍型在 对照组中频率较高。在我国湘西土家族人群中，肺 结核的易感基因为ＨＬＡ—ＤＲＢＩ＊０９，在新疆汉族人 群中，结核病的易感基因为ＨＬＡ—ＤＲＢＩ＊１２，其拮抗 基因均为ＨＬＡ—ＤＲＢＩ＊Ｉ ｌ，而在新疆维吾尔族人群 中ＨＬＡ—ＤＲＢＩ＊Ｉ １等位基因是结核病的易感基因， 在新疆哈萨克族人群中，ＨＬＡ—ＤＲＢｌ＊０４可能是结 核病的易感基因口１剖。虽然不同人种群体问的研究 结果不尽一致，但ＨＬＡ—ＤＲ２和ＤＲＢＩ＊１５与初发结 核病的相关性得到共识１２５－拥。
hla检测结果解读
hla检测结果解读HLA检测结果解读HLA检测是一种常用的检测方法，用于确定人体的组织相容性。
通过分析人体的人类白细胞抗原（HLA）基因，可以了解个体的免疫系统特征，以及对移植器官的相容性。
我们需要了解HLA基因的作用。
HLA基因位于染色体上，编码了人体免疫系统识别和区分自身细胞与外来物质的蛋白质。
由于HLA基因的多样性，不同个体之间的HLA型别也存在差异。
HLA检测结果包括HLA-I和HLA-II两个主要分类。
HLA-I位于几乎所有细胞的表面，对于配型移植器官具有重要意义。
HLA-II主要存在于免疫细胞表面，对于免疫反应调节起着关键作用。
在HLA检测结果中，会出现一系列的数字和字母代码。
这些代码代表不同的HLA基因型别。
例如，HLA-A*02:01表示具有A基因的特定变种，而HLA-DRB1*15:01代表具有DRB1基因的特定变种。
根据HLA检测结果，我们可以得出以下几个重要的解读结果：1. HLA匹配度：HLA检测结果可以用于评估供体和受体之间的HLA匹配度。
匹配度较高的个体更有可能进行器官移植，因为HLA匹配度影响着移植后的免疫排斥反应。
2. 免疫系统特征：HLA检测结果还可以揭示个体的免疫系统特征。
不同的HLA基因型别与免疫相关疾病的发病风险相关。
例如，特定的HLA基因型可能与自身免疫疾病如类风湿性关节炎或系统性红斑狼疮的发生有关。
3. 移植器官相容性：HLA检测结果对于移植器官的相容性评估非常重要。
供体和受体的HLA型别相似度越高，移植手术的成功率就越高。
HLA的差异可能导致免疫反应，使得移植器官被受体的免疫系统攻击。
HLA检测结果的解读对于器官移植和免疫系统疾病的诊断具有重要意义。
通过对HLA基因型别的分析，可以评估匹配度、预测风险和确定移植器官相容性。
这些信息对于个体的诊断、治疗和预后都具有指导意义。
怎么看HLA报告单
怎么看HLA报告单
HLA报告单是用于研究人体免疫系统的一种检测工具，其结果可以帮助医生诊断并治疗相关疾病。
以下是如何看HLA报告单的步骤：
1. 首先，查看报告单的报告日期，并确保其与您进行检测的日期一致。
2. 在第一页上，查看样本来源和样本标识号码，以确保检测结果和您的样本相关。
3. 接下来是HLA分型表格，其中列出了您的HLA基因型。
注意，每个人都有两个HLA位点，一个由母亲遗传，一个由父亲遗传。
表格给出了每个HLA位点的具体基因型，以及它们在人群中的频率。
4. 您的HLA分型可以与某些疾病或疾病治疗的发生率相关。
如果有关系，报告单可能会列举与您特定的HLA分型相关的疾病。
5. 最后，报告还将提供HLA分析的技术指标，例如分析方法和分析的准确性及关键所在的HLA位点及位点分辨率。
请注意，HLA分型表格只是您免疫系统的一部分信息，不能作为诊断、预测或治疗疾病的依据。
如需要，建议咨询专业医师。
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关于HLA基因检测市场调查报告
一概述
HLA(Human Leucocyte Antigen)即：人类白细胞抗原，也称主要组织相容性抗原。
由位于人类6号染色体短臂上的基因复合体编码，该复合体是目前已知的最复杂的人类基因系统，在3600kb范围内含有224个基因座，每个基因座又分别含多个等位基因。
是目前所知人体最复杂的遗传多态系统，表达于人体细胞膜表面，代表每个个体的抗原特异性。
HLA与机体免疫系统密切相关。
例如，HLA配型不合是器官或骨髓移植后产生免疫排斥反应的主要原因。
此外，该类抗原还与疾病易感性、药物反应等密切相关。
因此，HLA分型在移植医学、疾病易感性研究等领域中有着广泛的应用。
为了深入了解目前国内HLA基因检测项目市场上的情况，给领导提供决策，特做了此调查。
我们调查了国内开展HLA基因检测服务的公司的相关情况，从实验方法，项目流程，价格，项目周期四个维度分析市场情况。
二市场调查
2.1目前国内开展HLA分型业务的机构主要分成三类：
2.1.1 提供HLA分型健康服务的公司，比如华大基因，博奥生物等，这些公司成立了第
三方的医学检测研究所。
也有公司采取与华大基因或博奥生物合作，采用这两家公司的技术结合自己的品牌优势推出HLA分型业务，例如：郑州颐和医院检验医学中心，杭州致远医学检验所，圣元医学检验所等地方检验所。
2.1.2国内著名的三甲医院，比如广州中山三院有Luminex技术平台做HLA分型；四川华
大医院利用罗氏LightCycler2.0平台采用PCR-ssop法做HLA分型；四川省人民医院有ABI 3130遗传分析仪平台用PCR-SBT法做HLA分型；中南大学湘雅医院用流式细胞术做HLA 分型等
2.1.3生产和研发HLA分型试剂盒的公司例如：Illumina公司推出TruSight HLA分型试剂盒，采用序列捕获测序技术，通过测序11个HLA基因而全面查看HLA区域，带来准确的HLA分型；北京博富瑞基因诊断技术有限公司研发和生产了HLA分型试剂（包括SSP，Luminex SSO，SBT方法的HLA分型试剂）；北京思尔诚公司研发了HLA-DNA分型试剂盒（SSO法）。
市场上的HLA分型试剂盒最主要是采用PCR法的对HLA区域某个基因的分型，例如上海荻硕贝肯生物科技有限公司和天津秀鹏生物技术开发公司等的B27基因分型试剂盒等。
2.2 主要竞争公司调查
2.2.1华大基因公司
华大基因公司位于深圳，是基因测序行业的国家队，主要有三大业务板块：科技服务，华大医学和国家基因库。
华大基因技术实力雄厚，有827件专利，有300多台二代测序仪，50多台ABI3730测序仪。
华大基因是中华骨髓库的合约实验室, 截至2012年12月，华大基因为中华骨髓库共提供约25万高分辨高质量HLA型别数据，占总库高分数据比例约56%。
华大基因通过ISO 9001：2008质量管理体系认证，CAP DNA测序能力验证，Illumina CSPro 认证，美国CLIA认证。
2.2.1.1实验方法
华大基因与罗氏NimbleGen合作开发了序列捕获试剂盒采用二代测序中的序列捕获的方法做HLA分型，该试剂盒包含了4.97Mb区域（chr6: 28477797-33448354）的芯片捕获探针，对26个高度多态的HLA基因提供分型结果；采用PE150的双端测序法，推荐数据量1Gb
raw data。
2.2.1.2实验流程
采集人类血液样本——提取DNA——芯片杂交——构建文库——上机测序——数据分析
2.2.1.3项目周期
按标准流程（不包括高级信息分析），100个样本的人MHC捕获测序运转周期约为8~10周。
样本收集和DNA提取3天
芯片杂交2天
文库构建7天
上机测序3天
数据分析5周
2.1.4 价格
市场报价：临床的终端价是1500元一例，5个或6个主要基因包括HLA-A,HLA-B,HLA-C,，DRB1，DQB1，DBP1，交付周期7天，使用PCR-SBT的一代测序法。
如果是科研服务，可以有12个基因选择，基因可以随意数量和搭配，费用是一个基因400元起，增加一个基因多100元。
标准5基因科研套餐价格是750元，交付周期是30天，采用序列捕获二代测序法。
2.2.2 北京博奥生物
北京博奥生物是清华大学医学工程系程京院士于2000年在北京中关村生命科学园成立，是生物芯片北京国家工程研究中心，具备国内研发，生产，销售最强实力的生物芯片公司。
博奥生物技术实力雄厚，有200余项专利。
博奥生物是中华骨髓库的组成单位，截止到2016年，实验室已经为中华骨髓库完成HLA分型检测样本数量超过50万人份。
博奥HLA实验室通过2015年2月通过ASHI认证，ASHI(The American Society for Histocompatibility and Immunogenetics)是美国组织相容性及免疫遗传学协会的简称，建立了一套详尽的行业规范及标准，致力于推进免疫遗传学和移植免疫学实验室的技术水平；并通过ISO17025认证，博奥生物检测实验室已获得中国合格评定国家认可委员会（CNAS）颁发的实验室认可证书（证书号L2451），其质量管理体系符合ISO/IEC 17025：2005《检测和校准实验室能力的通用要求》。
2.2.2.1 实验方法
博奥生物“HLA基因高分辨测序分型系统”基于PCR-SBT技术开发，采用第一代测序技术，通过对所要分析的HLA基因片段进行PCR扩增，然后对HLA基因片段进行测序，对测序结果进行分析，可以直接得到高分辨基因型。
该系统同样具有高通量，高准确性的特点，尤其适合大批量样本的HLA-A、B、C、DRB1、DQB1、DPB1、KIR高分辨分型。
2.2.2.2 实验流程
采集样本——提取DNA——PCR扩增——PCR产物纯化——上机测序——数据分析——出报告
2.2.2.3 项目周期
从收集样本到出报告总共需要7天
样本收集和DNA提取1天
PCR扩增和纯化1天
上机测序2天
数据分析和出检测报告3天
2.2.2.4 价格
市场报价是1000-1500元一例，5个主要基因包HLA-DMA ,HLA-DO,DRB1，DQB1，DBP1。
三分析
目前国内医院有开展骨髓配型和内脏移植，以及一些与HLA强相关联的疾病，例如：强直柱脊椎炎，硬皮病，红斑狼疮，白塞病，嗜睡症和重症肌无力等都必须做HLA分型，市场前景大。
目前从全国层面看大多数三甲医院的检验科都有分子平台，通过购买商业化的HLA 分型试剂盒就能开展HLA分型业务，所以目前开展这项技术服务的公司较少，只有华大基因和博奥生物，大多数公司选择研发出商业化的HLA分型试剂盒卖给医院的检验科。
根据这些情况，我们的目标客户可以定位在湖南地区血液科，肾脏科，神经内科，骨科等有HLA 分型需要的科室，但是医院检验科无法承担检测的医院，比如：湘雅二医院，湘雅三医院，湖南省人民医院，长沙第一医院，长沙第二医院，长沙中心医院，南华大学附属第一，二医院，以及各市州的人民医院。