基因表达与具体分析技术
基因组学基因组测序与分析的方法
基因组学基因组测序与分析的方法基因组学是研究生物体基因组的学科，通过基因组测序和分析来揭示基因的结构、功能和相互作用等信息。
基因组测序是基因组学研究的基础，它可以帮助科学家了解生物体的遗传信息和进化过程，对于疾病的诊断和治疗等方面也有重要意义。
本文将介绍常见的基因组测序方法以及分析的主要技术和步骤。
一、基因组测序方法1. Sanger测序法Sanger测序法是一种传统的测序方法，通过DNA聚合酶合成DNA链的特性，采用合成引物和ddNTP（比普通dNTP多一羟甲基）进行反应，使得链延伸到相应位置时不再延伸，以此推断出DNA的序列信息。
该方法准确性高，但速度较慢，适用于小规模基因组或特定序列的测定。
2. NGS（Next Generation Sequencing）NGS是一种高通量的测序技术，它将DNA片段切割成短小的片段，通过平台设备进行并行测序，最后将测序结果组装成完整的基因组序列。
NGS具有高通量、高速度、低成本等特点，广泛应用于基因组测序。
3. 单分子测序技术单分子测序技术是一种不依赖于PCR和聚合酶的测序方法，如基于纳米孔的测序技术（Nanopore sequencing）和实时测序技术（Real-time sequencing）。
这些技术可以实现单分子级别的测序，具有高速、原理简单等优点，适用于特定的测序需求。
二、基因组分析的方法和步骤1. 基因识别和注释基因组测序得到的序列信息需要通过基因识别和注释来确定基因的位置、结构和功能等。
这可以通过比对到已知基因组数据库、进行开放阅读框分析和功能注释等方式来实现。
2. 基因组组装测序仪通常会生成大量的短读长序列，对这些序列进行组装是基因组分析的关键步骤。
组装过程通过寻找序列片段之间的重叠区域，将其拼接成较长的连续序列。
根据数据类型的不同，组装方法主要有de novo组装和参考基因组组装。
3. 基因表达分析基因组测序也可以用于研究基因的表达模式和水平。
生命科学中基因表达分析技术的研究与应用
生命科学中基因表达分析技术的研究与应用基因是生命的基础单位，它们是DNA序列的一部分，控制着所有生命过程。
基因表达是指基因转录成RNA，然后转录成蛋白质的过程。
基因表达调控是生命过程中的一个关键点，它可以影响细胞的分化和生长，以及疾病的发生和治疗。
因此，研究基因表达分析技术在生命科学中的应用具有重要意义。
一、什么是基因表达分析技术基因表达分析技术是一组用于定量测量特定基因表达的技术。
这些技术包括实时荧光定量PCR，微阵列分析和RNA测序。
这些技术可以测量基因表达的水平，以确定特定基因的转录活动是否增加或减少。
1.实时荧光定量PCR实时荧光定量PCR（qPCR）是一种快速测量特定基因表达水平的技术。
它使用DNA聚合酶将RNA转录成DNA，该过程称为反转录。
接下来，PCR被用于扩增DNA，使其可以被侦测。
qPCR使用荧光探针或DNA染料检测特定的PCR产物。
该技术可以在短时间内测量小量的RNA，因此在诊断和生物学研究中广泛使用。
2. 微阵列分析微阵列分析是一种大规模测量基因表达水平的技术。
它通过核酸杂交探针在微阵列上测量基因表达变化。
该技术可以用于高通量分析基因表达，并确定与疾病相关的基因。
3. RNA测序RNA测序是一种高通量的基因表达测量技术，它通过直接测量RNA文库中的含量来检测基因表达水平。
该技术可以在不需要参考基因组的情况下对RNA的序列进行测量，因此对于新物种基因表达分析十分有用。
二、基因表达分析技术的应用基因表达分析技术的应用非常广泛。
以下是其中一些应用：1. 研究细胞生命周期基因表达分析技术被广泛应用于研究细胞生命周期的调控。
这些研究发现，许多基因与细胞周期的不同阶段相关，包括DNA复制和有丝分裂。
通过这些技术可以确定基因表达的动态变化，揭示细胞周期的基因调控机制，为生物研究提供了可靠的分析工具。
2. 肿瘤诊断基因表达分析技术用于肿瘤诊断。
肿瘤细胞与正常细胞不同，其基因表达级别也不同。
生物信息学中基因序列分析方法及注意事项
生物信息学中基因序列分析方法及注意事项在生物信息学领域中，基因序列分析是一项重要的研究任务。
基因序列分析可以帮助我们理解基因组的结构和功能，寻找潜在的基因组变异，并预测基因的功能。
本文将介绍一些常见的基因序列分析方法，并提供一些建议和注意事项。
一、基因序列比对方法基因序列比对是将一个基因序列与一个或多个参考序列进行比较的过程。
比对的目的是识别序列中的保守元素以及识别已知序列与未知序列之间的相似之处。
常见的基因序列比对方法包括全局比对和局部比对。
1.全局比对：全局比对方法适用于两个序列之间具有较高的相似性。
其中最常用的方法是Smith-Waterman算法，该算法可以找到两个基因序列之间的最佳比对结果，包括匹配、替代和间隔。
2.局部比对：局部比对方法适用于寻找两个序列之间的片段相似性。
著名的局部比对算法有BLAST和FASTA。
这些方法能够快速识别目标序列中与参考序列相似的片段，并生成比对结果。
二、基因预测方法基因预测是指根据DNA序列推断基因的位置和结构。
基因预测的主要挑战在于标识和区分编码蛋白质的基因和非编码区域。
以下是一些常用的基因预测方法：1.基于序列特征的预测：该方法使用DNA序列中的特定序列特征来识别编码蛋白质的基因。
这些特征包括启动子序列、剪切位点、启动密码子和终止密码子等。
通过在目标序列中搜索这些特征，可以预测基因的位置和结构。
2.基于比对的预测：该方法将已知的蛋白质序列与目标序列进行比对，从而识别可能的编码蛋白质的区域。
该方法依赖于已知蛋白质序列的数据库，如GenBank和SwissProt。
三、基因表达分析方法基因表达分析是通过测量RNA或蛋白质的产量来研究基因在不同组织、生长阶段或环境条件下的表达。
以下是一些常见的基因表达分析方法：1.转录组测序（RNA-seq）：该方法使用高通量测序技术直接测量基因转录产物（mRNA）的产量。
通过RNA-seq技术，可以发现新基因、检测剪接异构体和检测SNP等。
基因组学研究中的数据分析方法
基因组学研究中的数据分析方法基因组学是生物学的一个分支，它研究的是基因、DNA、RNA、其他基因产物以及它们在细胞、组织和个体中的功能、调节和相互作用。
随着高通量测序技术和其他高通量技术的发展，这个领域的实验数据量不断增加，需要更加复杂和高效的数据分析方法。
本文将介绍一些基因组学研究中常用的数据分析方法。
1. 基因表达分析基因表达分析是研究基因表达变化的一种方法。
在这个方法中，通过对不同组织或同一组织在不同条件下的RNA测序数据进行比较，可以寻找到不同基因的表达水平的差异。
最常用的方法是DESeq2和edgeR。
这些方法使用模型来估算基因表达量，并进行归一化、过滤和差异表达分析。
此外，基于基因表达数据可以进行聚类分析和差异表达基因富集分析。
这个方法对于生物医学研究中疾病发生机制和药物作用机理的解析非常重要。
2. 基因组突变分析基因组突变分析是研究基因组中突变的一种方法。
其中最常用的是比对测序数据到参考基因组，识别单核苷酸变异（SNVs）和插入/缺失（INDELs）的变异。
这些方法最早由GATK中的UnifiedGenotyper和HaplotypeCaller开发而来，后来还出现了一些更加高效的方法，如FreeBayes和Mutect2。
除了识别常见的突变类型，突变频率和靶向基因的相关性分析也是非常重要的。
3. ChIP-seq分析ChIP-seq是研究DNA结合蛋白和DNA相互作用的一种方法。
通过对特定蛋白在非常具体的实验条件下对基因组的绑定进行测序，可以找到与该蛋白在基因调控中相关的基因/区域。
这个方法已被广泛应用于人类和其他生物的研究中。
ChIP-seq数据分析包括与参考基因组的比对，peak calling、enrichment analysis, motif discovery等等。
Peak calling可以确定与特定蛋白结合的区域，而enrichment analysis可以确定与其他基因表达分析或基因组突变分析中的结果相关的基因或通路。
基因表达谱的分析与解读
基因表达谱的分析与解读
基因是生命的基本单位，其不同的表达决定了生物体内各个系统的正常运作。
基因表达谱分析是一种高通量技术，可揭示基因表达的复杂性，包括细胞周期、分化、增殖、能量代谢等生命过程中涉及的几乎所有方面。
基因表达谱分析是通过对生物的RNA或DNA的逐个测序来实现的。
通过该分析，可以有效识别出各种基因在特定条件下的表达差异。
简单来说，基因表达谱分析可以扩展我们观察事物的能力，帮助我们更深入地了解生命的本质。
基因表达谱分析的种类有很多，包括微阵列技术和高通量测序技术等。
这些技术都有各自的优点和局限性。
微阵列技术是迄今为止最广泛应用的一种技术，它可以同时分析数万个基因的表达情况，但其限制是只能检测预定义的基因，从而限制了其分析范围的广度。
高通量测序技术则可以检测到所有基因的表达情况，不受预定义基因集的限制，从而可以更深入地分析特定条件下所有基因的表达变化。
但与微阵列技术相比，高通量测序技术的成本更高，分析时间更长。
在分析基因表达谱数据时，我们可以采用一些生物信息学工具，例如聚类和因子分析等，以发现具有生物学意义的模式。
聚类分
析可以将相似的基因分到一组中，从而揭示基因与基因之间的相
互作用模式。
因子分析可以找到隐藏的变量，这些变量可能对基
因表达谱数据的特定模式的解释至关重要。
总之，基因表达谱分析已成为生物学研究中一个不可或缺的部分。
它帮助我们更好地理解基因编码信息的功能，并为治疗和预
防多种疾病带来希望。
基因表达谱的构建和分析方法
基因表达谱的构建和分析方法基因表达谱是指某一时刻细胞内基因转录水平的全面反映。
它对了解不同细胞状态的差异性、疾病发生机制及药物治疗等具有重要的意义。
本文将对基因表达谱的构建和分析方法进行简要介绍。
一、基因表达谱的构建基因表达谱的构建方法包括microarray和RNA-Seq两种主要技术方法。
1. microarraymicroarray技术是将探针（probe）固定在芯片表面用于检测不同的核酸分子。
其构建基因表达谱的流程如下：（1）提取全基因组mRNA，反转录为cDNA。
（2）将cDNA打标记并杂交到微阵列中。
（3）信号扫描与数据分析。
microarray技术具有高通量、快速、灵敏、重复性好等特点，被广泛应用于药物筛选、肿瘤检测和疾病诊断等领域。
但是，其局限在于存在信号的非特异性、探针设计的错误等问题。
2. RNA-SeqRNA-Seq技术是基于高通量测序技术，通过定量并分析RNA 样本中所有的转录本、可变剪切事件和基因表达状况。
其构建基因表达谱的流程如下：（1）提取RNA，并用RNA脱除重复序列技术去除rRNA。
（2）转录为cDNA。
（3）建立文库并测序。
（4）数据处理和分析。
RNA-Seq技术具有更高的分辨率和准确度，能够检测到新转录本和SNP，且不受局限于预先设定的探针。
但其存在成本、数据处理和分析的复杂度等问题。
二、基因表达谱的分析方法基因表达谱的分析方法包括聚类分析、差异表达基因分析、通路富集分析等多种方法，这里仅简要介绍其中的两种。
1. 聚类分析聚类分析可以将一组基因根据其表达特征分成不同的簇，并确定它们之间的相似度。
聚类分析是基于特征基因进行的，特征基因的数量对结果有重要影响。
聚类分析主要分为两种：层次聚类和k-means聚类。
层次聚类根据相似度建立基因树，然后根据阈值将基因分为不同的簇。
k-means聚类将基因分成固定数量的簇，通过相似度计算和簇内距离最小化来划分簇。
2. 差异表达基因分析差异表达基因分析用于比较两个或多个条件下基因表达水平的差异。
基因表达谱分析技术的原理与方法
基因表达谱分析技术的原理与方法随着基因组学技术的发展，我们可以从一个细胞或组织中同时检测数以万计的基因，了解人体健康和病理的分子机制。
基因表达谱分析技术，又称转录组学技术，是一种重要的基因组学技术，它可以帮助我们深入了解基因表达的变化及其对生物学特征和疾病的影响。
在本篇文章中，我们将介绍基因表达谱分析技术的原理和常用方法。
原理基因编码不同功能蛋白的RNA是由基因的转录过程产生。
基因表达是指在特定的时间点和组织中转录某一基因所产生的RNA数量和质量。
例如，心脏细胞和肝脏细胞表达不同的基因，因为它们需要不同的蛋白质来执行其特定功能。
基因表达谱分析技术就是通过检测RNA水平的变化来揭示不同组织、疾病和情况下基因的表达变化。
在基因表达谱分析中，采集组织或细胞的RNA，把RNA转化为cDNA，再将cDNA探针的引物或/和微阵列片段引入cDNA上进行探针测序或比较。
探针把其考察的基因特异性的cDNA附着在cDNA探针上，然后将其组分检测出。
在反转录，多聚酶链反应（PCR）或减少串接的基础上，引物是特异探针或一段数字长cDNA中的一个段落，被称作探针序列，以检测在RNA大样本中是否有包含这样的特异性片段。
通过这种方法，我们可以得到不同组织或情况下的RNA表达状况，从而分析基因表达谱。
方法1.微阵列微阵列是最常用的基因表达谱分析技术之一。
在微阵列上，数千个cDNA探针被绑定到玻璃片上，每个探针用来检测一个特定的基因。
将RNA转化成标记染料的cDNA，将其添加到微阵列上，并运用一些特殊的分子技术比如荧光检测或电化学检测等，检测cDNA与微阵列上的探针结合的信号。
这种方法非常适合于同时分析数千个基因，在研究基因调控网络及其调节中扮演重要角色时，微阵列可以很好地对大规模基因表达谱的分析。
2. RNA测序RNA测序技术已成为转录组分析领域的领导者。
它可以直接检测RNA而不需要提前知道基因序列，而且这种技术不受在微阵列上的探针长度或性能的影响。
基因表达谱的分析和解读
基因表达谱的分析和解读基因表达谱是指生物体内基因在特定环境或状态下的表达情况的记录，是基因组学、分子生物学和计算生物学的交叉学科。
目前，随着高通量测序技术和计算能力的迅猛发展，基因表达谱分析逐渐成为生命科学研究的重要领域。
一、基因表达谱的分析1、测定基因表达谱基因表达谱的测定主要有两种方法：芯片技术和转录组测序。
芯片技术是通过制备特定的DNA探针，然后将其固定到芯片表面，用于检测样品中的RNA，可以同时检测几百万个基因。
转录组测序则是通过高通量测序技术，对RNA进行测序，可以获取到全基因组的表达信息。
两种方法具有互补性，可以提供更为全面的基因表达谱信息。
2、处理基因表达谱数据分析基因表达谱数据的主要任务是将大量的原始数据转化为可解释和可视化的结果。
常用的数据处理方法包括以下几个步骤：（1）数据归一化：由于样品之间的RNA浓度和RNA种类的差异，需要进行数据归一化，以消除这些技术差异。
（2）差异分析：根据生物实验的目的，选择适宜的分析方法，比较不同样品在基因表达水平上的差异。
（3）聚类分析：聚类分析可以将相似的基因表达谱分为一组，便于发掘潜在的基因功能和作用途径。
二、基因表达谱的解读1、生物信息学分析基因表达谱数据的解析和生物信息学密切相关。
常见的生物信息学分析包括基因富集分析、通路富集分析和功能注释分析。
基因富集分析是通过将基因表达谱中显著性差异的基因与特定的基因功能数据库相比较，来鉴定具有显著富集的通路和生物过程。
通路富集分析则是将差异基因与已知通路或生物过程相匹配，以确定哪些通路或过程与表型变化相关。
2、机器学习方法机器学习是一种人工智能的分析方法，目的是从数据中挖掘模式和规律。
基于机器学习的基因表达谱分类方法可以将样本分为不同的亚型或状态，以进一步理解基因表达谱的生物学意义。
常见的机器学习方法包括支持向量机、随机森林和人工神经网络等。
机器学习方法通常需要多个数据集的共同验证，以确保分析的稳健性和可靠性。
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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析。
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Sanger测序技术到目前盛行的新一代测序技术(Next Generation 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析最重要的主流技术。
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，对基因功能解析就变得至关重要。
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。
因此任何基因表达检测技术，其是否科学，就是要看能否检测到低丰度表达基因，能否检测到基因丰度的变化尤其是微弱变化，线性范围是否宽广等。
这方面的误区在于，很多人过分强调特定技术能否检测到低丰度基因的表达，忽视了特定技术能否检测到基因表达丰度微弱的改变。
如果关注全基因组表达信息，那么目前最经典的技术就是全基因组表达谱芯片技术，这种基因芯片设计了数据库中所有已知基因、EST和预测基因、EST的已知转录本的探针，用来分析全基因组中已知基因、预测基因的已知转录本的表达信息。
在利用基因芯片进行转录研究时，应该选择能检测低丰度表达基因的芯片技术，选择可以反映基因表达微弱变化并且线性范围广的技术，比如?Affymetrix 公司的转录研究方面的芯片。
以GeneChip?Human Genome U133 Plus 2.0 Array 为例，该芯片可以分析多达38500个基因的47400 个转录本(而GeneChip? Human Genome U133A 2.0 Array 是对其中14500 个well-characterized human gene 啲18400个转录本进行分析的)。
从精确度、重复性、性价比等角度来讲，芯片技术仍然是基因表达研究的首选技术。
除人全基因组表达谱芯片外，Affymetrix 公司还可以提供以下物种的全基因组表达谱芯片：大鼠，小鼠，拟南芥，大麦，牛，线虫，狗，鸡，柑橘，棉花，果蝇，大肠杆菌，玉米，苜蓿，绿脓杆菌，蚊子/疟原虫、杨树，猪，恒河猴，水稻，金黄色葡萄球菌，大豆，甘蔗，西红柿，葡萄，小麦，爪蟾，酵母，斑马鱼等。
2，对mRNA 表达而言，更重要的问题是，每个基因的编码区域由若干外显子组成，而特定基因在不同细胞类型中或不同发育、生长阶段或不同生理、病理状态下，外显子存在选择性剪接(alternative splicing),因而会出现不同转录本。
不同转录本正是解释同一基因具有不同功能甚至相反功能遗传基础。
因此分析基因表达，不仅要知道基因是否表达与表达水平高低，更重要的是需要知道特定基因表达的转录本是什么。
如果关注全基因组所有外显子表达并希望预测每个基因选择性剪接，那么基因芯片仍然是该方面研究的经典技术。
以Affymetrix 公司的GeneChip Human Exon 1.0 ST Array 为例，该芯片可以分析已知的及预测的转录区域内的超过1百万个外显子簇的表达，分析选择性剪接。
这是迄今为止最全面的、唯一的同时可以研究基因表达与选择性剪接的基因芯片。
Affymetrix 公司也可以提供小鼠、大鼠的此类芯片，分别分析小鼠的1 百万个外显子或大鼠的85 万个外显子。
3，基因调节分析。
任何基因表达都是受到严格调控的，包括转录因子调控和表观遗传修饰等。
如果关注特定转录因子调节的所有基因，那么ChIP on chip技术是必须的。
以Affymetrix 公司的Gen eChip Huma n Promoter 1.0R Array 为例，该芯片可以分析任何特定蛋白质如转录因子与超过25500 个启动子的相互作用。
每个启动子覆盖10-12.5kb (转录起始位点下游2.5kb+上游7.5kb，对1300个癌基因而言，上游延长至10kb)。
如果分析特定转录因子在特定细胞类型的特定生长、发育阶段或特定生理、病理下调控基因表达的特点，该芯片是很好的工具。
该芯片也覆盖了UCSC inNCBI human genome assembly (Build 34)中注解的59% 的CpG 岛，该芯片同时可以用于DNA 甲基化修饰的分析。
Affymetrix 公司也可以提供小鼠的此类芯片，分析转录因子与28000个启动子的相互作用。
非编码RNA 也是转录组学研究的热点，Affymetrix 公司的GeneChip miRNA Array 可以分析71 个物种的数以千计的microRNA 与Small nucleolar RNAs (sn oRNAs )的表达。
4，样本问题。
最科学的样本应该是同质细胞。
不同细胞类型，其基因表达是有差异的，建立细胞类型特异的基因表达数据，才能真正揭示特定细胞类型基因表达的真实面貌。
对于组织，制作组织切片，利用(免疫)组织化学技术对特定细胞类型进行鉴定，进而利用激光显微切割技术分离特定细胞类型，这是目前从组织中获得同质细胞的关键技术。
问题在于组织切片制备和 (免疫) 组织化学等环节可能造成RNA 的降解，针对这种情况，Affymetrix 公司有专门分析福尔马林固定的、石蜡包埋的组织的全基因组表达的芯片GeneChip(R) Human X3P Array，该芯片设计的每个基因的探针，都更靠近mRNA 3'端位置，因为mRNA越靠近3'端越稳定。
对于医学样品的分组，临床上对疾病、行为等的诊断、分类的公认标准是转录分析中对样本分组的必不可少的参考，比如肿瘤样本的病理学判读、血液分析中的各种参数、心脑血管分析中的各种参数、精神类疾病诊断中的行为学参数等。
优秀的高级别的科学论文，往往在样本分组分类上非常严格，描述很清晰，篇幅很大。
没有合格样本及没有合格样本分组，任何下游分析技术都无法得出有价值数据。
5，候选基因表达分析技术。
在实际研究中，经常会遇到两类转录分析，全基因组表达分析与候选基因表达分析。
应该说，只有通过全基因组表达分析，才能了解特定生命过程相关的所有基因表达，从中鉴定出特定生命过程的关键候选基因（如转录因子）及相关基因的网络、信号通路。
关于候选基因表达分析技术，在实时定量PCR 技术独领风骚很多年后，新的技术不断冲击，包括Affymetrix 公司的Branch-DNA 技术。
该技术在分析基因表达时，不是基于将模板进行PCR 扩增的原理，而是检测杂交于特异基因的一组特异探针的信号，避免了PCR 过程引发的很多问题；而且可以进行单基因表达分析或3-36 个基因表达的多重分析。
本期基因快讯有专门介绍Branch-DNA 技术的文献。
相信Branch DNA 技术很快会成为候选基因表达分析的主流技术。
总之，Affymetrix全基因组表达谱芯片等技术被广泛应用于人类和动物生命科学的基础研究中,如鉴定发育、生长、分裂、分化、细胞凋亡、信号转导等重要生命过程的相关基因,鉴定疾病相关基因。
大量的研究在利用基因芯片技术鉴定癌症发生发展和转移的基因,对癌症进行分子分类/分期，寻找癌症分子机制的关键分子,为癌症诊断筛选重要标志分子,为癌症治疗筛选重要的靶分子,预后分析等.而在作物遗传育种领域，针对转基因生物新品种培育，全基因组表达谱芯片等技术也大有作为：1，高产、抗逆、优质等农业优良性状相关基因的鉴定：每个物种在自然界中都有不同品种，传统育种也产生了很多栽培种。
不同品种、栽培种间性状差异很明显，因此深入分析表型差异的遗传机制，鉴定高产、抗逆、优质等农业优良性状相关基因对转基因育种很重要。
利用中国丰富的种质资源，通过各物种全基因组表达谱芯片技术，可以分析作物各种表型的分子机制，并从数以万计的基因中鉴定农业优良性状相关基因，为转基因作物提供目的基因储备。
Affymetrix 可以提供多个物种的全基因组表达芯片，包括：大豆基因组（包括大豆线虫基因组、大豆疫霉菌基因组）、玉米、小麦、大麦、水稻、苜蓿（含固氮菌）、杨树（包括胡杨）、葡萄、西红柿、拟南芥、猪、牛、鸡、甘蔗、棉花、柑橘等。
基因修饰作物与传统育种作物是必须的。
国际上这方面的评估正在形成相关理论技术体系，具体包括：基因组层次（转进去的目的基因是否对作物基因组稳定性产生影响），转录组层次（从基因转录水平上评估转进去的目的基因及其表达是否对作物全基因组表达产生影响），蛋白组层次（转进去的目的基因的蛋白产物是否对作物蛋白组学特征产生影响）。
其他包括代谢组层次，功能特征分析等。
转录组学层次的分析是至关重要的，而且技术相当成熟。
已经有科学家做了初步研究，结果显示：传统育种的大豆不同栽培品种间基因表达是有差异的，这也从遗传机制上解释了大豆不同栽培品种间为什么有性状差异；更重要的是，该研究也显示，转基因大豆与其相应的对照栽培种间的基因表达差异非常小，也就是说，转基因大豆与其相应的对照栽培种间的基因表达本质是一致的！拟南芥的相关分析也证明，转基因拟南芥与非转基因拟南芥间的基因表达本质上是一致的！拟南芥在胁迫环境下基因表达的变化远大于转进去的目的基因对拟南芥基因表达的影响！玉米、水稻、小麦、大麦等物种的相关分析也在进行。
当然不同的物种、不同的目的基因对安全的影响可能不一样，安全性评估目前只是开始，大量的评估还需要做，而基于基因表达谱芯片技术的转录组水平的分析是非常重要的技术。