Affymetrix 全基因组 SNP 芯片检测

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SNP芯片数据分析

Affymetrix SNP芯片数据分析方案项目一、基本分析包括：芯片原始数据的处理和基因分型，我们给出有统计意义的SNP列表。

描述性统计，如minor allele frequency，Hardy-Weinberg equilibrium等。

显著性检验，实验组与对照组的差异，假阳性率（FDR）的计算等。

SNP的关联分析，建立线性模型或logistic回归模型等。

(所有的统计可以选择由SAS，SPSS，或S-Plus/R给出)项目二、Copy Number Variation（CNV）的计算。

CNV是目前的一个热点研究内容。

SNP芯片数据可以用于精确地计算CNV。

我们提供针对SNP芯片的基于CNAG(Copy Number Analyser for GeneChip), dChip(DNA-Chip Analyzer)和CNAT(Chromosome Copy Number Analysis Tool)等算法的CNV计算结果。

项目三、SNP注释通过SNP在染色体上的位置，利用寻找SNP可能影响的基因( or EST)。

我们也可以对相应基因进行功能的注释（gene ontology ，pathway和转录因子分析等），进而解释SNP可能的作用机理。

该部分可以参考常规表达谱芯片的分析。

项目四：基于模式识别的SNP挖掘传统的SNP挖掘使用统计学的方法来进行，往往在敏感性与特异性上有一定的限制。

利用一些模式识别/机器学习的方法可以更好解决SNP筛选问题。

我们提供基于决策树等SNP挖掘算法。

Hsiang-Yu Yuan et al. FASTSNP: an always up-to-date and extendable service for SNP function analysis and prioritization. Nucleic Acids Research 2006 34(Web Server issue):W635-W641项目五：诊断模型建立利用筛选到的SNP建立人工神经网络（ANN）、SVM、PAML等诊断模型，在临床上具有重要意义。

SNP开发验证的研究方法和技术路线

SNP开发/验证的研究方法和技术路线1分子标记：分子标记，我想这部分是我们分子标记组最核心的任务。

现在，我们没有任何可用的标记检测我们的定位材料。

即使想要验证已经定位的QTLs，我们也需要相对应的区间内的分子标记，尤其是SNP 标记。

1.1 全基因组SNP—Affymetrix芯片：一套完整的全基因组的SNP芯片，相对于Douglas体系，其操作简单，高通量。

可以直接对定位群体进行初定位的扫描或是对育种材料的背景进行分析。

在国家玉米改良中心，有一套3k的Illumina芯片，就是用来对玉米材料进行高通量检测，基因型检测结果通常可以用来QTLs初定位，育种材料的群体划分与纯度鉴定以及低密度的关联分析等。

在此，我建议我们应该开发一套番茄基因型检测的芯片。

目前，只是查找到Illumina芯片有一套全基因SNP信息，包含7,720条探针。

而Affymetrix公司目前并没有相应的产品。

但是通过跟Affymetrix公司了解，可以利用Illumina芯片已有的结果进行开发。

番茄目前测序结果显示其全基因组大小为~760Mb，而玉米为~2,500Mb，但是他们包括的基因数目~30,000个，整体情况相近。

另外，番茄作为自交植物，其LD的衰减值应该更大，有效的历史重组会更少，遗传多样性低。

因此，综合考虑，我建议我们可以开发~3k芯片，应该可以满足大多数研究材料、育种材料的基因型检测需求。

虽然目前下一代测序技术蓬勃发展，但是对于用于基因型检测来讲，其数据分析与成本相对于芯片都要更复杂和更高。

总之，我们番茄处于刚刚发展阶段，我认为就基因型检测方面，芯片有其很高的应用价值。

即使像玉米，这样测序技术发展很多年的材料，芯片技术也在应用。

1.2全基因组SNP—Douglas：当用Affymetrix芯片检测鉴定完番茄基因型并完成基因型分析之后，1）对于优良的QTLs或是基因，页脚内容1我们可以直接选择覆盖整个区间的分子标记运行Douglas系统进行分子标记辅助育种，2）对于需要进一步验证的QTLs，我们也可以利用Douglas系统只检测材料覆盖定位区间的基因型，而不需要再一次利用Affymetrix芯片或是其他方法进行全基因检测（图1.1）。

affymetrix 基因表达谱芯片差异基因 -回复

affymetrix 基因表达谱芯片差异基因-回复【Affymetrix基因表达谱芯片差异基因】引言：近年来，基因表达谱研究成为了生物科学领域的热门话题之一。

而Affymetrix基因表达谱芯片作为一种常用的高通量技术，被广泛应用于差异基因的研究中。

本文将针对Affymetrix基因表达谱芯片中差异基因的相关内容进行逐步解析和回答。

第一部分：Affymetrix基因表达谱芯片的基本原理Affymetrix基因表达谱芯片是一种基于DNA探针的技术，其原理基于互补杂交作用和荧光检测。

该芯片包含上百万个DNA探针，每个探针特异性地与基因组中的一个基因匹配。

当样本RNA与探针杂交后，通过荧光标记的信号可以检测到特定基因的表达水平。

这种方式能够同时测量大量基因的表达，因此被广泛应用于差异基因的确定。

第二部分：差异基因的筛选和分析方法1. 数据预处理首先，从Affymetrix芯片获得的原始数据需要经过一系列预处理步骤，如背景校正、正规化、数值转换等，以提高数据的准确性和可比性。

2. 差异基因的筛选差异基因筛选是研究中的关键步骤之一，常用的筛选方法包括t检验、方差分析、秩和检验等。

这些方法可以帮助我们确定哪些基因在不同条件下表达存在显著差异。

3. 基因功能分析确定差异基因后，我们可以进一步通过基因功能分析来探索这些基因的生物学功能和代谢途径。

常用的方法包括基因富集分析、生物网络分析和基因-疾病关联分析等。

这些分析可以帮助我们理解这些差异基因在细胞功能和疾病发展中的作用。

第三部分：Affymetrix基因表达谱芯片在差异基因研究中的应用案例1. 肿瘤研究Affymetrix基因表达谱芯片被广泛用于肿瘤研究中的差异基因鉴定。

通过比较肿瘤组织和正常组织的基因表达谱，我们可以发现调控癌症发生和发展的关键基因。

2. 药物研发Affymetrix基因表达谱芯片也被应用于药物研发领域，通过比较药物处理组和对照组的基因表达谱，我们可以发现药物对特定基因的调控作用，从而加深我们对药物作用机制的理解。

Affymetrix生物芯片简介

Affymetrix⽣物芯⽚简介Affymetrix⽣物芯⽚解决⽅案概述Affymetrix公司作为全球销量第⼀的基因芯⽚⼚家，以其完备的芯⽚设计，稳定可靠的分析结果和强⼤的⽣物信息学分析能⼒，帮助研究⼈员在最短的时间内获得⼤量可靠的结果，为后续研究提供重要的线索和帮助。

Affymetrix公司⽬前已经在纳斯达克上市，在基因芯⽚领域中成为⾏业标准。

Affymetrix公司的巨⼤优势在于为客户提供“完整的基因芯⽚解决⽅案”，即提供全套的基因芯⽚相关产品。

包括：1. 性能优异、种类齐全的各类研究应⽤系列芯⽚产品；2. Affymetrix基因芯⽚相关试剂和试剂盒；3. 基因芯⽚杂交、洗涤、扫描检测仪器系统及相关分析软件⼯具；4. 基因芯⽚相关技术⼿册及使⽤指南等。

相关⽬录：z GeneChip? 独特的原位光刻技术z GeneChip? 独特的PM-MM探针设计z GeneChip? 严密的质控步骤z GeneChip? 种类齐全，应⽤⼴泛z GeneChip? 强⼤的配套分析软件z GeneChip? 强⼤的⽹上注释及分析⼯具z GeneChip? 发表的研究论⽂z GeneChip? 项⽬合作及技术培训GeneChip?独特的原位光刻技术美国著名的Affymetrix公司率先开发的寡聚核苷酸原位光刻专利技术，是⽣产⾼密度寡核苷酸基因芯⽚的核⼼关键技术。

该⽅法的最⼤优点在于⽤很少的步骤可合成⼤量的DNA阵列。

Affymetrix的原位合成技术可制作的点阵密度⾼达106~1010/cm2。

⾸先，使固相⽚基羟基化，并⽤光敏保护基团将其保护起来，然后选取适当的避光膜（mask）使需要聚合的部位透光，其他部位不透光。

这样，当光通过避光膜照射到⽀持物上时，受光部位的羟基就会发⽣脱保护⽽活化，从⽽可以反应结合碱基。

由于参与合成的碱基单体⼀端可以进⾏固相合成，另⼀端受光敏基团的保护，所以原位合成后，可进⾏下⼀轮的光照、脱保护和固相合成。

基因芯片（Affymetrix）分析2：芯片数据预处理

基因芯片（Affymetrix）分析2：芯片数据预处理基因芯片技术的特点是使用寡聚核苷酸探针检测基因。

前一节使用ReadAffy函数读取CEL文件获得的数据是探针水平的（probe level），即杂交信号，而芯片数据预处理的目的是将杂交信号转成表达数据（即表达水平数据，expression level data）。

存储探针水平数据的是AffyBatch类对象，而表达水平数据为ExpressionSet类对象。

基因芯片探针水平数据处理的R软件包有affy, affyPLM, affycomp, gcrma等，这些软件包都很有用。

如果没有安装可以通过运行下面R语句安装：Affy芯片数据的预处理一般有三个步骤：•背景处理（background adjustment）•归一化处理（normalization，或称为“标准化处理”）•汇总（summarization）。

最后一步获取表达水平数据。

需要说明的是，每个步骤都有很多不同的处理方法（算法），选择不同的处理方法对最终结果有非常大的影响。

选择哪种方法是仁者见仁智者见智，不同档次的杂志或编辑可能有不同的偏好。

1 需要了解的一点Affy芯片基础知识Affy基因芯片的探针长度为25个碱基，每个mRNA用11~20个探针去检测，检测同一个mRNA的一组探针称为probe sets。

由于探针长度较短，为保证杂交的特异性，affy公司为每个基因设计了两类探针，一类探针的序列与基因完全匹配，称为perfect match（PM）probes，另一类为不匹配的探针，称为mismatch （MM）probes。

PM和MM探针序列除第13个碱基外完全一样，在MM中把PM的第13个碱基换成了互补碱基。

PM和MM探针成对出现。

我们先使用前一节的方法载入数据并修改芯片名称：用pm和mm函数可查看每个探针的检测情况：上面显示的列名称就是探针的名称。

而基因名称用probeset名称表示：名称映射时会看到。

affymetrix 基因表达谱芯片差异基因

Affymetrix基因表达谱芯片是一种常用的高通量基因检测技术，在生物医学领域得到了广泛的应用。

通过对细胞或组织中基因表达水平的全面分析，可以帮助科研人员发现不同生理状态或疾病状态下的差异基因。

本文将对Affymetrix基因表达谱芯片和差异基因进行深入探讨，希望可以为读者提供更全面的了解。

一、Affymetrix基因表达谱芯片概述Affymetrix基因表达谱芯片是一种利用基因芯片技术进行高通量基因表达分析的方法。

该芯片采用了高度平行的探针阵列，每个探针对应一个已知的基因序列，可以同时检测成千上万个基因的表达水平。

Affymetrix基因表达谱芯片的优点在于其高通量、高灵敏度和高特异性，可以快速、准确地获得大量的基因表达信息。

二、Affymetrix基因表达谱芯片的工作原理Affymetrix基因表达谱芯片的工作原理可以简要概括为以下几个步骤：1. RNA提取和标记：首先从待测样本中提取RNA，然后利用标记试剂将RNA转录成cDNA，并进行标记，通常使用生物素和荧光标记等方法。

2. 芯片杂交：标记好的cDNA与芯片上的探针阵列进行杂交，在杂交的过程中，标记的cDNA会特异性地结合到与其互补的探针上。

3. 芯片扫描：经过杂交后，芯片上的探针会产生荧光信号，然后使用芯片扫描仪对芯片进行扫描，测得每个探针的荧光强度。

4. 数据分析：最后对扫描得到的数据进行分析和解读，得到与样本中基因表达水平相关的信息。

三、差异基因的分析差异基因是指在不同生理状态或疾病状态下，其表达水平有明显差异的基因。

通过Affymetrix基因表达谱芯片的分析，可以筛选出在不同样本中表达水平有显著差异的基因，进而进行差异基因的进一步研究。

一般来说，差异基因分析主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对Affymetrix芯片扫描得到的原始数据进行背景校正、归一化处理等，使得数据更加准确可靠。

2. 统计分析：利用统计学方法对处理后的数据进行差异分析，一般采用t检验、方差分析、贝叶斯统计等方法进行差异基因的筛选。

三种常见SNP芯片的工作原理（illumina、Affymetrix和Agilent）

三种常见SNP芯片的工作原理（illumina、Affymetrix和Agilent）写在读前：此文较长，建议先收藏。

这篇文章是从我无意间在网上发现的，但是不清楚是谁整理的。

但是我通过插图的截图上的信息找到出处，这些内容都是陈巍在腾讯视频上发布的，有人讲他的课程内容整理下来。

我觉得不错，所以就搬到这里。

其实可以并不用看这个文字，直接找视频看也是行的，但是文字版本更利于收藏。

本来想把视频放进来的，但是网速限制了我。

SNP芯片的原理1.Illumina的SNP芯片原理Illumina的SNP生物芯片的优势在于：第1，它的检测通量很大，一次可以检测几十万到几百万个SNP 位点第2，它的检测准确性很高，它的准确性可以达到99.9%以上第3，它的检测的费用相对低廉，大约一个90万位点的芯片（每个样本的）检测费用在一、两千人民币Illumina的生物芯片系统，主要是由：芯片、扫描仪、和分析软件组成。

Illumina的生物芯片，由2部分组成：第1是玻璃基片，第2是微珠。

这个玻璃基片，它的大小和一张普通的载玻片差不多大小，它起到的作用，就是给微珠做容器。

在这个玻璃基片上，通过光蚀刻的方法，蚀刻出许多个排列整齐的小孔。

每个小孔的尺寸都在微米级，这些小孔是未来容纳微珠的地方。

小孔的大小与微珠正好相匹配，一个小孔正好容纳一个微珠。

微珠是芯片的核心部分，微珠的体积很小，只有微米级。

每个微珠的表面，都各偶联了一种序列的DNA片段。

每个微珠上，有几十万个片段，而一个珠子上的片段，都是同一种序列。

这些DNA片段的长度是73个碱基，而这73个碱基又分成2个功能区域。

靠近珠子的这一端的23个碱基的序列，被称为Address序列，它也是DNA片段的5'端。

它是标识微珠的标签序列。

标签序列，通过碱基的排列组合，得到许多可能，每种序列，就是相应微珠的身份证号码（ID号）。

DNA片段上离珠子远的那一端的50个碱基，也就是3'端的序列，被称作Probe序列，它的作用，是与目标DNA进行互补杂交。

基因芯片（Affymetrix）分析1：芯片质量分析

基因芯⽚（Affymetrix）分析1：芯⽚质量分析TAIR，NASCarray 和 EBI 都有⼀些公开的免费芯⽚数据可以下载。

本专题使⽤的数据来⾃NASCarray（Exp350），也可以⽤FTP直接下载。

下载其中的CEL⽂件即可（.CEL.gz），下载后解压缩到同⼀⽂件夹内。

该实验有1个对照和3个处理，各有2个重复，共8张芯⽚（8个CEL⽂件）。

为什么要进⾏芯⽚质量分析？不是每个⼈做了实验都会得到⾼质量的数据，花了钱不⼀定就有回报，这道理⼤家都懂。

芯⽚实验有可能失败，失败的原因可能是技术上的（包括⽚⼦本⾝的质量），也可能是实验设计⽅⾯的。

芯⽚质量分析主要检测前者。

1 R软件包安装使⽤到两个软件包：affy，simpleaffy：library(BiocInstaller)biocLite(c("affy", "simpleaffy"))另外还需要两个辅助软件包：tcltk和scales。

tcltk⼀般R基础安装包都已经装有。

install.packages(c("tcltk", "scales"))2 读取CEL⽂件载⼊affy软件包：library(affy)library(tcltk)选取CEL⽂件。

以下两种⽅法任选⼀种即可。

第⼀种⽅法是通过选取⽬录获得某个⽬录内(包括⼦⽬录）的所有cel⽂件：# ⽤choose.dir函数选择⽂件夹dir <- tk_choose.dir(caption = "Select folder")# 列出CEL⽂件，保存到变量cel.files <- list.files(path = dir, pattern = ".+\\.cel$", ignore.case = TRUE,s = TRUE, recursive = TRUE)# 查看⽂件名basename(cel.files)第⼆种⽅法是通过⽂件选取选择⽬录内部分或全部cel⽂件：# 建⽴⽂件过滤器filters <- matrix(c("CEL file", ".[Cc][Ee][Ll]", "All", ".*"), ncol = 2, byrow = T)# 使⽤tk_choose.files函数选择⽂件cel.files <- tk_choose.files(caption = "Select CELs", multi = TRUE, filters = filters,index = 1)# 注意：较⽼版本的tk函数有bug，列表的第⼀个⽂件名可能是错的basename(cel.files)## [1] "NRID9780_Zarka_2-1_MT-0HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [2] "NRID9781_Zarka_2-2_MT-0HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [3] "NRID9782_Zarka_2-3_MT-1HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [4] "NRID9783_Zarka_2-4_MT-1HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [5] "NRID9784_Zarka_2-5_MT-24HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [6] "NRID9785_Zarka_2-6_MT-24HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [7] "NRID9786_Zarka_2-7_MT-7DCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [8] "NRID9787_Zarka_2-8_MT-7DCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"读取CEL⽂件数据使⽤ReadAffy函数，它的参数为：# Not run. 函数说明，请不要运⾏下⾯代码ReadAffy(..., filenames = character(0), widget = getOption("BioC")$affy$use.widgets,compress = getOption("BioC")$affy$compress.cel, celfile.path = NULL, sampleNames = NULL,phenoData = NULL, description = NULL, notes = "", rm.mask = FALSE, rm.outliers = FALSE,rm.extra = FALSE, verbose = FALSE, sd = FALSE, cdfname = NULL)除⽂件名外我们使⽤函数的默认参数读取CEL⽂件：data.raw <- ReadAffy(filenames = cel.files)读⼊芯⽚的默认样品名称是⽂件名，⽤sampleNames函数查看或修改：sampleNames(data.raw)## [1] "NRID9780_Zarka_2-1_MT-0HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [2] "NRID9781_Zarka_2-2_MT-0HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [3] "NRID9782_Zarka_2-3_MT-1HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [4] "NRID9783_Zarka_2-4_MT-1HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [5] "NRID9784_Zarka_2-5_MT-24HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [6] "NRID9785_Zarka_2-6_MT-24HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [7] "NRID9786_Zarka_2-7_MT-7DCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [8] "NRID9787_Zarka_2-8_MT-7DCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"sampleNames(data.raw) <- paste("CHIP", 1:length(cel.files), sep = "-")sampleNames(data.raw)## [1] "CHIP-1" "CHIP-2" "CHIP-3" "CHIP-4" "CHIP-5" "CHIP-6" "CHIP-7" "CHIP-8"3 查看芯⽚的基本信息Phenotypic data数据可能有⽤，可以修改成你需要的内容，⽤pData函数查看和修改：pData(data.raw)## sample## CHIP-1 1## CHIP-2 2## CHIP-3 3## CHIP-4 4## CHIP-5 5## CHIP-6 6## CHIP-7 7## CHIP-8 8pData(data.raw)$Treatment <- gl(2, 1, length = length(cel.files), labels = c("CK","T"))pData(data.raw)## sample Treatment## CHIP-1 1 CK## CHIP-2 2 T## CHIP-3 3 CK## CHIP-4 4 T## CHIP-5 5 CK## CHIP-6 6 T## CHIP-7 7 CK## CHIP-8 8 TPM和MM查看：# Perfect-match probespm.data <- pm(data.raw)head(pm.data)## CHIP-1 CHIP-2 CHIP-3 CHIP-4 CHIP-5 CHIP-6 CHIP-7 CHIP-8 ## 501131 127.0 166.3 112.0 139.8 111.3 85.5 126.3 102.8## 251604 118.5 105.0 82.0 101.5 94.0 81.3 103.8 103.0## 261891 117.0 90.5 113.0 101.8 99.3 107.0 85.3 85.3## 230387 140.5 113.5 94.8 137.5 117.3 112.5 124.3 114.0## 217334 227.3 192.5 174.0 192.8 162.3 163.3 235.0 195.8## 451116 135.0 122.0 86.8 93.3 83.8 87.3 97.3 83.5# Mis-match probesmm.data <- mm(data.raw)head(mm.data)## CHIP-1 CHIP-2 CHIP-3 CHIP-4 CHIP-5 CHIP-6 CHIP-7 CHIP-8 ## 501843 89.0 88.0 80.5 91.0 77.0 75.0 79.0 72.0## 252316 134.3 77.3 77.0 107.8 98.5 75.0 99.5 71.3## 262603 119.3 90.5 82.0 86.3 93.0 89.3 94.5 83.8## 231099 123.5 94.5 76.5 95.0 89.3 87.8 95.5 91.5## 218046 110.3 93.0 74.8 100.5 86.0 89.5 104.5 102.3## 451828 127.5 77.0 80.3 94.5 72.3 79.0 86.3 67.84 显⽰芯⽚扫描图像（灰度）# 芯⽚数量n.cel <- length(cel.files)par(mfrow = c(ceiling(n.cel/2), 2))par(mar = c(0.5, 0.5, 2, 0.5))# 设置调⾊板颜⾊为灰度pallette.gray <- c(rep(gray(0:10/10), times = seq(1, 41, by = 4)))# 通过for循环逐个作图for (i in 1:n.cel) image(data.raw[, i], col = pallette.gray)如果芯⽚图像有斑块现象就很可能是坏⽚。

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A f f y m e t r i x全基因组S N P芯片检测
单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP) 指基因组单个核苷酸的变异，它是最微小的变异单元，是由单个核苷酸对置换、颠换、插入或缺失所形成的变异形式。

单核苷酸多态性是基因组上高密度的遗传标志，在人类基因组中已发现的SNP数量超过3000万。

作为第三代遗传标记，SNP数量众多、分布密集、易于检测，因而是理想的基因分型目标。

SNP分型检测在疾病基因组（如疾病易感性），药物基因组（药效、药物代谢差异和不良反应）和群体进化等研究中具有重大意义。

在人研究方面，Affymetrix 公司有分别基于GeneChip和GeneTitan平台的SNP 芯片和针对中国人群设计的CHB1＆2 Array，既可用于全基因组SNP分析，又可用于CNV分析，极大地方便了中国人类疾病GWAS研究。

Affymetrix公司针对多个农业物种也开发了多款商品化的基因分型芯片，如鸡、牛、水牛、鲑鱼、水稻、小麦、辣椒、草莓等，为农业育种研究、遗传图谱构建、群体基因组学研究提供研究手段。

此外，Affymetrix公司还支持定制芯片，最低起订量为480个样品。

它是指在单个的核苷酸上发生了变异，有
四种不同的变异形式，而实际上只发生转换和颠换这两种。

当科学家弄清了SNP的突变原理以后，他们就着手对SNP进行分析，以求找到疾病相对应的突变位点或者是进行个性化药物治疗研究。

其中应用到的技术多达上百余种，其中包括有测序技术、质谱分析技术、HRM技术、Taqman技术以及SNP芯片技术。

SNP是近年来的热点研究之一。

它是指在单个的核苷酸上发生了变异，有四种不同的变异形式，而实际上只发生转换和颠换这两种。

当科学家弄清了SNP的突变原理以后，他们就着手对SNP进行分析，以求找到疾病相对应的突变位点或者是进行个性化药物治疗研究。

其中应用到的技术多达上百余种，其中包括有测序技术、质谱分析技术、HRM技术、Taqman技术以及SNP。

SNP 的分型技术可分为两个时代，一为凝胶时代，二为高通量时代。

凝胶时代的主要技术和方法包括限制性酶切片段长度多态性分析(RFLP)、寡核苷酸连接分析(OLA)、等位基因特异聚合酶链反应分析(AS2PCR)、单链构象多态性分析(SSCP)、变性梯度凝胶电泳分析(DGGE)，虽然这些技术与高通量时代的技术原理大致一样，但是由于它不能进行自动化，只能进行小规模的SNP分型测试，所以必然会被淘汰。

高通量时代的SNP分型技术按其技术原理可分为:特异位点杂交(ASH)、特异位点引物延伸(ASPE)、单碱基延伸(SBCE)、特异位点切割(ASC)和特异位点连接(ASL)5 种方法。

此外，采用特殊的质谱法和高效液相层析法也可以大规模、快速检出SNP 或进行SNP 的初筛。

近年来已经在晶体上用“光刻法”实现原位合成，直接合成高密度的可控序列寡核苷酸，使DNA 芯片法显示出强大威力，对SNP 的检测可以自动化、批量化，并已在建立SNP 图谱方面投入实际应用。

DNA 芯片法有望在片刻之间评价整个。

2007 年5月份，公司发布了Genome-wide SNP 芯片，除包括90多万个用于单核苷酸多态性(SNP)检测探针外，还有90多万个用于拷贝数变化(CNV)检测的探针，可使全基因组平均分辨率达3 kb，既可用于全基因组SNP分析，又可用于CNV分析，真正实现了一种芯片两种用途，方便研究者挖掘基因组序列变异信息。

通过基因分型信息还可以鉴别中性拷贝数的杂合性缺失(copy neutral LOH)、单亲二体病(UPD)及嵌合现象(可以精确检测到20% 嵌合体)。

近来Affymetrix 公司又陆续发布了多款针对东亚、中国、欧洲、非洲等不同人群的SNP基因分型芯片，采用GeneTitan平台进行高通量检测，极大地方便了人类疾病GWAS研究。

另外，也推出了牛、水稻等物种的基因分型芯片。

基于Chip平台的人SNP 芯片实验流程：
基于GeneTitan平台的Axiom芯片检测流程：
现已发现的单核苷酸多态性在人类上就已经达到了三千万以上。

SNP分析无论是对于疾病的诊治、药物的开发还是物种群体的进化都具有十分重要的意义。

问：
大夫您好，我女儿是高龄产妇，36岁，现在孕周是29周+，因为高龄所以未做唐筛，直接羊水穿刺，FLSH结果一周后出来无异常，羊水核型分析是9号染色体臂间倒位，医生建议他们夫妻做了外周血染色体检测，现在结果未出。

为保险起见，医生还建议他们用羊穿剩余的细胞液继续做SNP Array基因芯片检测，结果两周后出。

现在刚拿到结果，非常不好，9号染色体没有问题，却查出X染色体上有的片段缺失，并且包含了33个致病基因，特别是有一个CDKL5基因的缺失。

医生建议放弃这个孩子，他们很不甘心，之前的几次排畸B超都显示胎儿无任何异常。

所以，我们还想再请教一下，这样的检测结果是否100%准确有这些致病基因的缺失是否一定会出现相应的表型他们还需要再做什么进一步的检查吗北京贝康医学检验所资质如何他们如果还想怀孕需要注意什么30周引产是不是会非常危险
胎儿基因芯片检测结果显示X染色体上存在的基因片段缺失，内含33个致病基因，这样的胎儿是否一定会出现致病基因提示的那些表型B超显示胎儿无问题，我们是否必须放弃这个胎儿我女儿这是第二胎，头胎是剖腹产，已经过了三年半，现在要30周引产，是否只能顺产不能剖腹产，危险很大吗
答：
建议问问羊水穿刺检查实验室，胎儿如果是男胎，最好查下母亲的基因芯片分析。

如果女胎，则查夫妇双方芯片，看是否遗传。

问：
实验室告知了是女胎，认为遗传可能性不大，因为如果有这么大片段的基因缺失，我们夫妻二人一定会有表型，但我们现在很健康，基本可以排除是遗传因素，应该是基因突变。

而且
如果我们夫妻二人再做基因检查，好需要三周时间，这样胎儿月份就更大了，引产会更困难了吧
答：
缺失这么大片段理论上会有表型，但只是理论上，最好需要验证夫妇芯片，还是建议查夫妇芯片，至少弄清这个问题。

引产在22-28周之间差别不大。

问：
谢谢何大夫，我女儿现在已经30周了，等做完夫妻芯片就该33周了，有点太迟了。

另外，如果证明是夫妻一方遗传给孩子的，那能保证孩子也会像父母一样没有表型，是健康的吗再次感谢您的回复，我们一家人在得知检查结果后各种纠结痛苦难以名状，遗传专家的号又极为难挂，您的回复给了我们极大的帮助，不管最后结局如何，我们都对您感激不尽。

答：
如果遗传自夫妇双方之一，提示出生后理论上应该和夫妇之一表型类似，即没有多大影响，这个问题一直没得到证实，孕周一天天大，你考虑的问题可以理解，但没得到明确的答案，所以一直纠结。

应该拿到报告时就果断去检测。

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态：
已结束
病情信息：1,基因分析正常，父母核型正常，羊穿fish结果正常，羊穿核型异常，一条4号染色体为衍生染色体，短臂末端有遗传物质增加。

脐带血核型异常，嵌合体，46,xn,der（4）[3] /46,xn[42] ,异常核型细胞比例6％，正常核型细胞比例94％。

镜下分析45个细胞，核型配对15个细胞。

2，22周大排畸发现侧脑室双侧宽9mm,29周5天核磁共振左侧宽右侧宽，33周5天侧宽是15和17。

核磁共振除了侧宽，其他结构正常。

3，孩子可以生吗嵌合体的异常核型对孩子有什么影响孩子以后能正常生育的比例有多少。