微阵列资料分析(Microarray Data Analysis)
微阵列数据分析(Microarray Data Analysis)
• This is just finding the third side of the triangle: • √(x2-x1)2 + (y2-y1)2 + (z2-z1)2
wheaton June 2003, copyright Susan M. E. Smith 5
• You can extend this idea of distance to n dimensions • d = √Σ n(xi – yi)2 • You can normalize this idea of distance by using i=1 the average and standard deviation, so that the actual distance metric is • [1/(E-1)] Σ (xie-xiav/si)(xje-xjav/sj)
• The correlation coefficient closest to 1 is the set of exttern
wheaton June 2003, copyright Susan M. E. Smith
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• • • • • select cell H2 type =log( then select cell B2 then type ,2) the entry in the fx window will look something like =log(B2,2) ; B2 is the cell you selected, and 2 is the base for the logarithm • hit enter • drag down column H to fill in the values • now do the same for the other columns; put headers on your log transformed columns
第六章 芯片的数据分析
Normalization的方法有多种，包括中值法、 的方法有多种，包括中值法、 的方法有多种 总体信号强度法以及指定使用芯片上的某些点 来对数据作标准化； 来对数据作标准化； 用一组内参照基因（如一组看家基因） 用一组内参照基因（如一组看家基因）校正 Microarray所有的基因、阳性基因、阴性基 所有的基因、 所有的基因 阳性基因、 单个基因。 因、单个基因。 标准化的结果以Excel表格的形式输出，并得 表格的形式输出， 标准化的结果以 表格的形式输出 到两种荧光信号标准化后的比值。 到两种荧光信号标准化后的比值。通过比值的 大小（大于2或小于 或小于0.5）就可知道该基因的表 大小（大于 或小于 ） 达是上调还是下调
Microarray数据库
基因表达数据库是整个基因表达信息分析管理系统的 核心。 核心。 Microarray数据库起着数据储存和查询、各种相关信 数据库起着数据储存和查询、 数据库起着数据储存和查询 息的整合的作用。 息的整合的作用。 Microarray数据库可以包含用户的管理信息、原始实 数据库可以包含用户的管理信息、 数据库可以包含用户的管理信息 验结果（图象文件、信号强度值、背景平均值行列号、 验结果（图象文件、信号强度值、背景平均值行列号、 基因号等）、各种实验参数（ ）、各种实验参数 基因号等）、各种实验参数（Plates/unigene /Sets/Clusters）、探针相关信息、 clone相关信息 ）、探针相关信息 ）、探针相关信息、 相关信息 基因名称、基因序列、 （基因名称、基因序列、GenBank accession号、克 号 隆标志符（ 和内部）、代谢途径标志符、 隆标志符（IMAGE和内部）、代谢途径标志符、内部 和内部）、代谢途径标志符 克隆标志符）、分析处理结果、 ）、分析处理结果 克隆标志符）、分析处理结果、芯片设计相关的资源 和数据， 和数据，等等
微阵列资料分析(Microarray Data Analysis)
微陣列資料分析(Microarray Data Analysis)蔡政安副教授前言在人類基因體定序計劃的重要里程碑陸續完成之後，生命科學邁入了一個前所未有的新時代，在人類染色體總長度約三十億個鹼基對中，約含有四萬個基因，這是生物學家首次以這麼宏觀的視野來檢視生命現象，而醫藥上的研究方針亦從此改觀，科學研究從此正式進入後基因體時代。
微陣列實驗(Microarray) 及其它高產能檢測(high-throughput screen) 技術的興起，無疑將成為本世紀的主流；微陣列實驗主要的優勢再於能同時大量地、全面性地偵測上萬個基因表現量，透過基因晶片，可在短時間內找出可能受疾病影響基因，作為早期診斷的生物指標(biomarker)。
然而，由於這一類技術的高度自動化、規模化及微型化的特性，使得他們所生成的資料量非常龐大且資料型態比一般實驗數據更加複雜，因此，傳統統計分析方法已經不敷使用。
在此同時，統計學家並未在此重要時刻缺席，提出非常多新的統計理論和方法來分析微陣列實驗資料，也廣受生物學家所使用。
由於微陣列資料分析所牽涉的統計問題層面相當廣且深入，本文僅針對整個實驗中所衍生的統計問題加以介紹，並介紹其中一些新的圖形工具用以呈現分析結果。
基因晶片的原理微陣列晶片即一般所謂的基因晶片，也是基因體計畫完成後衍生出來的產品，花費成本雖高，但效用無限，是目前所有生物晶片中應用最廣的，由於近年來不斷改進，也是最有成效的生物技術。
一般而言，基因晶片是利用微處理技術，先把人類所有的基因分別固著在一小範圍的玻璃片(glass slide)、薄膜(membrane)或者矽晶片上；然後，可以平行地、大量地、全面性地偵測基因體中mRNA的量，也就是偵測基因的調控及相互作用表現。
目前微陣列晶片大致分為以下兩種平台(如圖一) : cDNA 晶片及高密度寡核甘酸晶片(high-density oligonucleotide)，兩種系統無論在晶片的製程及樣本處理上皆有相當的差異，因此在分析上也略有不同，以下便就晶片的特性約略介紹。
微阵列名词解释
微阵列名词解释介绍如下:
微阵列（microarray）是基因芯片技术的一种，它是一种用于检测大量的DNA、RNA或蛋白质的平台。
微阵列技术用于评估基因和蛋白质的表达模式，以研究复杂疾病发病的机制、诊断和治疗。
微阵列技术的核心部分是由数千到数百万个小的“探针”组成的芯片。
这些探针可以精确地探测目标分子（如DNA、RNA或蛋白质），并测定其在样本中的数量和表达水平。
使用微阵列技术，研究人员可以比较正常、疾病或治疗后人体中基因或蛋白质的表达水平，以此来确定哪些基因或蛋白质与疾病相关。
微阵列技术的应用非常广泛。
在生物学研究中，微阵列技术可用于检测细胞中的大量基因表达水平，以便确定其与细胞功能、代谢途径和发育等方面的联系。
在医学研究中，微阵列技术可以加速疾病的诊断和治疗。
例如，它可以帮助确定肿瘤细胞基因表达的差异，从而指导治疗方案的制定和个体化治疗的选择。
总之，微阵列技术是一种用于检测大量基因表达的高通量技术，具有广泛的应用前景。
通过微阵列技术，可以了解基因与疾病之间的关系，从而在医学诊断和治疗上提供更准确、更有效的解决方案。
微阵列数据分析工具PPT演示
BIOINFORMATICS LAB
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Panther
• / • PANTHER (Protein ANalysis THrough Evolutionary Relationships)分
类系统按照基因功能来分类的唯一资源,用公布的科学实验证据和进化 关系来预测功能.随着蛋白质数据量的增加,生物学家得到了规范化的 通路中的详细的生物相互作用,而且可用交互式的方法显示出来. • 通过其Gene expression tools可用大规模的搜索现有基因的信号通路 (Pathway )、分子功能（Molecular Function)及生物学进程(Biological Process )。PANTHER英文意义是豹，该网站的目的即是生物工作者 在大规模的信息中，像猎豹一样搜寻到有意义的信息。
基于微阵列数据分析的癌症诊断
随机选样ｋ个样本ｆｌ为聚类中心， 阻欧式聚类为林虚将所有样本门
为距聚类巾心最近的类
癌症诊断模型如图１所示。
计算类巾所什样本的甲均值作为 新的聚类『ＩＩ心再次聚类
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Ｆｉｇ．１
圈１ 聚类分析癌症诊断模型
微阵列基因表达数据有高维性和高噪声，这对癌症 的检测与分类带来了极大的困难。因此，建立合适的癌 症识别模型在癌症诊断中是最先需要解决的问题。微阵 列基因表达谱中，样本数一般为几十至几百，基因的数 量却可到达几千至几万，这在癌症检测中容易导致“维 数灾难，’问题。在这些基因中，真正与疾病相关的基因 并不多，其余大量与疾病组织样本无关的基因会带来很 大干扰，增加癌症检测的复杂度。如伺将相关基因选取 出来，减小无关基因对癌症类型诊断的影响也是十分重 要的。特征选取方法是一种有效的降维方法，它不仅可 以提高癌症类型诊断的正确率，而且还为寻找对疾病有 鉴别力的特征基因排除了大量无关基因的干扰。
１．３秩和检验 基因表达谱数据的高维性不仅增加了计算量，还降
低了诊断的正确率。处理基因表达谱数据高维性问题常 用的方法是特征选择和特征变换，特征选取中，秩和检 验思想一应用广泛，同时Ｊａｅｇｅｒ等【６】提出基于聚类的特
征基因选择方法，Ｇｏｂ等ｒ７瞧出了组合皮尔森相关系数
（ＰＣＣ）和信噪比的特征基因选择方法，李颖新等岬１提出 了基于支持向量机的特征基因选取方法，取得了较好的 效果。本文采用Ｋｎｌｓｌ【ａｌｗ跚ｌｉｓ秩和检验对多类别基因 表达谱数据集进行相关基因的选取。
对ＳＲＢＣＴ数据集进行诊断分析的结果如表４和 表５所示。
微阵列数据分析（MicroarrayDataAnalysis）
微阵列数据分析（MicroarrayDataAnalysis）蔡政安副教授（台湾前⾔在⼈类基因组测序计划的重要⾥程碑陆续完成之后，⽣命科学迈⼊了⼀个前所未有的新时代，在⼈类染⾊体总长度约三⼗亿个碱基对中，约含有四万个基因，这是⽣物学家⾸次以这么宏观的视野来检视⽣命现象，⽽医药上的研究⽅针亦从此改观，科学研究从此正式进⼊后基因组时代。
微阵列实验(Microarray)及其它⾼通量检测(high-throughput screen)技术的兴起，⽆疑将成为本世纪的主流；微阵列实验主要的优势在于能同时⼤量地、全⾯性地侦测上万个基因的表达量，通过基因芯⽚，可在短时间内找出可能受疾病影响的基因，作为早期诊断的⽣物标记(biomarker)。
然⽽，由于这⼀类技术的⾼度⾃动化、规模化及微型化的特性，使得他们所⽣成的数据量⾮常庞⼤且数据形态⽐⼀般实验数据更加复杂，因此，传统统计分析⽅法已经不堪使⽤。
在此同时，统计学家并未在此重要时刻缺席，提出⾮常多新的统计理论和⽅法来分析微阵列实验数据，也⼴受⽣物学家所使⽤。
由于微阵列数据分析所牵涉的统计问题层⾯相当⼴且深⼊，本⽂仅针对整个实验中所衍⽣的统计问题加以介绍，并介绍其中⼀些新的图形⼯具⽤以呈现分析结果。
基因芯⽚的原理微阵列芯⽚即⼀般所谓的基因芯⽚，也是基因组计划完成后衍⽣出来的产品，花费成本虽⾼，但效⽤⽆限，是⽬前所有⽣物芯⽚中应⽤最⼴的，由于近年来不断改进，也是最有成效的⽣物技术。
⼀般⽽⾔，基因芯⽚是利⽤微处理技术，先把⼈类所有的基因分别固着在⼀⼩范围的玻璃⽚(glass slide)、薄膜(membrane)或者硅芯⽚上；然后，可以平⾏地、⼤量地、全⾯性地侦测基因组中mRNA的量，也就是侦测基因的调控及相互作⽤表达。
⽬前微阵列芯⽚⼤致分为以下两种平台:cDNA芯⽚及⾼密度寡核⽢酸芯⽚(high-density oligonucleotide)，两种系统⽆论在芯⽚的制备及样本处理上都有相当的差异，因此在分析上也略有不同，以下便就芯⽚的特性简略介绍。
微阵列数据分析和错误发现率
微阵列数据分析和错误发现率王婷;曾平;黄水平;赵华硕【摘要】Aim :To introduce the analysis of differential expression of microarray data and the multiple hypotheses testing based on the false discovery rate( FDR ). MGthodS :The t test was used for the analysis of differentially expressed genes concerning prostate cancer microarray data. FDR controlled with the procedure of Benjamini and Hochberg( BH )was empirically estimated. ReSUltS:A total of 21 differentially expressed genes were obtained by the BH procedure with the FDR of 0. 05 ;and 105 genes were obtained with an estimated FDR of 0. 20 if the rejection region was ∣t∣≥3. Conclusion :FDR is more appropriate for high-dimensional microarray data in multiple comparisons than family wise error rate; we can control and estimate the FDR at the same time.%目的:介绍微阵列数据的差异表达分析和基于错误发现率的多重假设检验.方法:通过t检验对一个关于前列腺癌的微阵列数据进行基因差异表达分析,采用BH程序进行错误发现率的控制和经验估计.结果:当错误发现率为0.05时通过BH程序得到21个差异表达基因;当以|t|≥3作为拒绝域时,得到105个基因,对应的错误发现率估计值为0.20.结论:相对传统的总体错误率,错误发现率更加适合于微阵列这种高维数据多重比较的错误控制;而且能同时控制或估计错误发现率.【期刊名称】《郑州大学学报（医学版）》【年(卷),期】2013(048)001【总页数】4页(P59-62)【关键词】微阵列数据;多重假设检验;错误发现率;控制和估计;前列腺癌【作者】王婷;曾平;黄水平;赵华硕【作者单位】徐州医学院公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室,徐州,221002【正文语种】中文【中图分类】R195.1现代生物和医学技术的发展使得人们能够收集到大量的数据，微阵列技术是其中的著名代表，为人们提供了一种从没有过的医学实践方式。
微阵列分析
微阵列分析与基因差异表达药物基因组学中的基因表达分析目前主要应用于创新药物研究和开发。
同时，基因表达谱已经开始为慢性致命性疾病的药物治疗效应提供预测信息，并指导治疗选择，而寡核苷酸微阵列平台具有应用于药物基因组学研究的潜在优势。
微阵列分析的特点：与DNA顺序分析和基因分型不同，微阵列基因表达分析的分析物是信使RNAs （mRNA）。
信使RNAs的不稳定性要比DNA大得多，对操作方面的要求非常高，以避免由于Rnase酶降解而产生假象。
此外，信使RNA在经PCR产生DNA拷贝扩增之前，或在大多数的微阵列分析中，或在产生cRNA拷贝的试管内转录（IVT）线性扩增程序中，都是逆转录形成cDNA的。
在IVT反应期间，cRNAs都被标记，而在杂交到寡核苷酸阵列时往往被分裂。
在研究中，基因表达阵列常常采用被标记的cRNAs或长寡核苷酸作为固定探针，以及由类似于半导体工业应用的光刻技术制造的寡核苷酸探针阵列；寡核苷酸探针可直接在微阵列表面合成，还可以应用多空间的完美匹配单碱基－错匹配探针对来查询每一个重要的基因。
这种高密度寡核苷酸探针诊断方法可检测出拼接变异种的能力，以及因特殊转录而造成融合基因时产生的特异性嵌合转录（如慢性髓细胞白血病中的BCR－ABL）。
目前有很多种途径来对成千上万的探针强度数据点进行数据分析，最近提出的是临床应用表达类型的最佳实用指导方针。
各种全自动化的分析方法（如层次聚类算法与运用自组织图）可供用于确定具有相似表达类型的分组基因之间的关系。
同样，还有一些需操作人员监管的分析方法（如支持向量机），可应用同质的PCR检测平台进行药物效应的基因显型检测，以筛选和鉴定最可能有效的患者。
促进肿瘤诊治水平提高基因的表达差异是药物疗效的基础。
基因表达的各种分析方法正在开发过程中，为疾病，尤其是肿瘤的治疗选择提供分子图表类型信息。
例如，常见的急性成人或儿童白血病的微阵列基因表达分析可以鉴定与特殊染色体易位或删除有关的分子图表类型，这样可以选择不同的治疗方案。
染色体微阵列分析报告
染色体微阵列分析报告引言染色体微阵列是一种用于研究基因组改变的方法，它可以同时分析多个基因座的拷贝数变异。
本文档将介绍染色体微阵列分析的原理、实验流程以及结果分析。
方法样本准备从病人体内获取染色体样本，例如血液、组织等，进行细胞培养和染色体提取工作。
微阵列实验将提取得到的染色体样本进行荧光标记，并与已知引物探针进行杂交。
然后使用染色体微阵列芯片进行读取和扫描，获取到每个基因座的信号强度。
数据分析根据信号强度，使用专门的数据分析软件对微阵列数据进行处理和分析。
常见的分析方法包括拷贝数变异分析、基因座关联分析等。
结果拷贝数变异分析根据微阵列数据，可以获得每个基因座的信号强度，从而推断拷贝数变异的情况。
拷贝数增加或减少可能与一些疾病相关。
基因座关联分析通过比较不同基因座之间的信号强度，可以发现它们之间的关联性。
这有助于理解基因座之间的相互作用和调控机制。
结果解读根据拷贝数变异分析和基因座关联分析的结果，可以得出一些结论。
例如，某个基因座的拷贝数增加与某种疾病的发病风险增加有关等。
结论染色体微阵列是一种有效的分析基因组改变的方法。
通过对微阵列数据的处理和分析，可以获得有关基因座的拷贝数变异和关联性的重要信息。
这对于研究疾病的发病机制和个体的遗传特征具有重要意义。
参考文献： 1. Smith A, et al. (2005). Microarray analysis of human copy number variants. 2. Johnson B, et al. (2007). Association mapping in structured populations.。
DNA微阵列数据分析及蛋白质相互作用网络研究
中国科学技术大学硕士学位论文DNA微阵列数据分析及蛋白质相互作用网络研究姓名：侯美灵申请学位级别：硕士专业：生物信息学指导教师：黄德双20100501第ｌ章绪论第１章绪论１．１引言生命是一个非常复杂的系统，多年来科学家们致力于生命现象的研究，但迄今为止生命的奥秘仍然未完全解开，甚至连最简单生命过程都不能理解。
随着人类基因组计划的顺利完成和诸如大肠杆菌、结核杆菌、线虫、果蝇、拟南芥、小鼠、水稻、玉米等其它一些模式生物的基因组计划的相继完成或全面实施，有关核酸、蛋白质的序列和结构数据呈指数增长。
生物基因组不单是基因的简单排列，这种序列内部隐藏着基因特定的组织结构和信息结构，这种结构是在长期的演化过程中产生的，往往也是基因发挥其功能的必需条件，弄清楚生物体内基因组特有的组织结构和信息结构，是解译生命的遗传语言的关键。
研究这些数据不仅可以揭示人类生命活动的奥秘，同时能够深入的研究人类６０００多种单基因遗传性疾病和严重危害人类健康的多基因易感性疾病的致病机理，为这些疾病的诊断、治疗和预防奠定基础。
另外这些生物数据的研究必然会带动医药业、农业、工业等相关行业的发展，产生巨大的经济效益和社会效益。
因此，生物医学的研究逐渐由数据的积累转到数据的处理。
面对巨大而复杂的数据，运用计算机管理数据、控制误差、加速分析过程势在必行，这种趋势使得大量的数理科学工作者自然地转入到生命科学研究的领域，一门新兴的交叉学科“生物信息学＂应运而生。
ＤＮＡ微阵列技术（ＤＮＡｍｉｃｒｏａｒｒａｙ）是２０世纪９０年代产生的一项重要技术，是分子生物学在实验领域的重大突破，为探索生命本质、揭示生命奥秘提供了有利的条件。
利用ＤＮＡ微阵列技术来测定组织细胞内ｍＲＮＡ的表达量称之为基因表达谱（ＧｅｎｅＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＰｒｏｆｉｌｅｓ），它反映了组织样本细胞中的所有被测基因在一定实验条件下的表达情况。
基因表达谱中蕴含着非常重要的信息，例如在正常样本和肿瘤样本之间或肿瘤不同亚型之间我们可以根据基因的表达情况进行临床诊断。
第1章 微阵列分析导论-PPT课件
微阵列定义
规则的微阵列
规则的阵列是指阵列上待分析的单元按照行和列的方式进行排列的集合 微阵列上的点按照行和列规则地排列而非无规则排列；点的大小和点间
距均一而非不均一；点的位置明确而非模棱两可。
微阵列定义
显微尺度的点
显微尺度（microscopic):是一个物体若没有显微镜的
芯片上每个点能和杂交液中的荧光标记的特异性cDNA杂
交，使得每个点的荧光信号和基因表达的丰度成正相关。
能够在基因组规模上对基因表达谱、患者基因型、药物代
谢பைடு நூலகம்疾病的发生和进展过程进行快速和定量的分析。
应用领域：医学、农业、食品
微阵列的起源
生物芯片是随人类基因组计划启动和实施应运而生； 1991年Fodor等人首先提出DNA芯片的概念； 1991年Affymetrix率先生产世界上第一块基因芯片； 2019年第一块以玻璃为载体的基因芯片在美国斯坦福大
生物芯片原理与技术
易图永
生物安全科学技术学院生物信息系
二Ｏ一Ｏ年三月
课程学时安排
学时：50学时 安排：讲课34学时，实验16学时
学分：3分
成绩：考试占70％，实验和出勤占30％
生物芯片相关书籍
生物芯片分析－M.谢纳 著 生物芯片技术－邢婉丽 程京 著
生物芯片技术与应用详解－G.哈德 曼著
探 针
探针标记 – 放射性同位素标记，125I、32P、33P和35S 非放射性标记
– 荧光法，化学发光法，电化学发光法，生物发 光，显色法
探针种类（Probe type） – 基因组探针 – cDNA探针 – 寡聚核苷酸探针（Oligo）
探针的来源
DNA探针根据其来源有3种：
微阵列分析
生物芯片的分类
♦ cDNA微阵列到的杂交信号强度好，因为基 片上固着的cDNA和溶液中的探针分子有较大的互 补性。
♦ 寡聚核苷酸芯片：应用于基因表达基因分型等多
个领域。靶标分子在杂交中有较好的特异性和较 高的型号强度。 以上两类通称核酸芯片。
♦ 组织微阵列和蛋白微阵列：组织微阵列上包含来
♦ 在实际应用方面，生物芯片技术可广泛应用于疾
病诊断和治疗、药物基因组图谱、药物筛选、中 药物种鉴定、农作物的优育选以及公司法鉴定、 食品卫生监督、环境检测、国防等许多领域。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、治疗和防治开辟全新的途径， 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。总之生物芯片技术在医学、生命科学、药 业、农业和环境科学等，凡与生命活动有关的领 域中均具有重大的应用前景。生物芯片技术的深 入研究和广泛应用，将对21世纪人类生活和健康 产生极其深远的影响。
四、应用前景
♦ 疾病诊断： 与传统方法相比，生物芯片在疾病检
测诊断方面具有独特的优势，它可以在一张芯片 同时对多个患者进行多种疾病的检测。仅用极小 量的样品，在有短时间内，即可为医务人员提供 大量的疾病诊断信息。这些信息有助于医生在短 时间内作出正确的治疗措施。例如对肿瘤、糖尿 病和传染疾病等常见病和多发病的临床检验及健 康人群检查，均可以应用生物芯片技术。今后人 们可以拥有个人化验室，无论在地球任何地方， 随时都可以对自己的健康状况进行监测。
自人肿瘤标本和其他感兴趣样品的切片，蛋白微 阵列包含提纯的蛋白质或细胞的抽提物。
二、核酸芯片作用原理
三、进行微序列分析的具体步骤及原理
♦ 微阵列表面处理 ♦ 靶标和探针的预处理 ♦ 微阵列的制备 ♦ 检测
微阵列技术的实验设计和数据分析指南
微阵列技术的实验设计和数据分析指南微阵列技术（microarray technology）是一种用于同时检测和量化大量基因表达水平的高通量方法。
它的广泛应用在生物医学研究、药物开发和临床诊断中具有重要的意义。
本文将为您提供微阵列实验设计和数据分析的指南，帮助您准确并有效地进行研究。
1. 实验设计1.1 定义研究问题：首先明确您的研究目的和问题，确定您希望回答的科学问题，例如，探究某个疾病的潜在生物标志物或评估药物治疗的剂量依赖性。
1.2 样本选择和处理：选择适当数量和类型的样本，确保代表性和可比性。
样本预处理包括RNA提取、反转录和标记等步骤，务必遵循标准化的流程和实验室规程。
1.3 平衡处理和随机分组：如研究涉及多组样本比较，应注意考虑处理组间的平衡和随机分组，以减少实验批次效应对结果的影响。
1.4 样本重复：为了评估实验的可重复性和可靠性，在实验设计中应包含适当数量的样本重复，以确保结果的统计意义和稳定性。
2. 平台选择和实验流程2.1 微阵列芯片选择：根据研究问题的需要，选择适当的微阵列芯片平台。
考虑芯片上的探针数目、探针的特异性和可靠性，以及平台的成本等因素。
2.2 样本标记和杂交：根据芯片厂商提供的标准操作步骤，进行样本标记和杂交，将标记后的核酸探针混合物与芯片进行杂交，使其与目标序列特异性结合。
2.3 芯片扫描和图像分析：使用合适的芯片扫描仪对芯片进行扫描，将获得的图像导入图像分析软件进行信号强度的提取和图像处理。
3. 数据预处理和质量控制3.1 数值转换：使用适当的数值转换方法，将原始数据转换为可解释和比较的数值，如对数转换、Z-score标准化等。
3.2 质量控制：对实验过程中生成的数据进行质量控制，包括检查实验批次效应、检测离群样本和低质量探针等，及时处理数据质量问题。
3.3 缺失数据处理：考虑探针的缺失情况，根据缺失数据的特点选择适当方法进行缺失值填补或剔除。
4. 数据分析和解释4.1 差异表达分析：使用适当的统计方法（如t检验、方差分析或非参数法），对实验组和对照组之间的差异进行分析，识别差异表达的基因。
染色体微阵列分析技术在2600例流产物中的应用
染色体微阵列分析技术在2600例流产物中的应用彭继苹;袁海明【摘要】染色体微阵列分析(chromosomal microarray analysis,CMA)是一种通过对染色体进行全基因组扫描来筛查染色体数目和结构异常的检测技术,是儿科和产前遗传诊断的常规工具,已被应用于流产病因分析.本研究应用CMA技术在全基因组水平分析引起流产的染色体异常情况,并评估该技术在临床流产中的应用价值.对收集的2600例流产样本进行CMA技术检测,成功检测了2505例,成功率高达96.3％,其中1021例用CytoScan Optima芯片进行检测,1211例用CytoScan 750K芯片进行检测,273例用CytoScan HD芯片进行检测.利用这3种芯片共检出967例(38.60％)样本发生染色体异常,其中通过CytoScan Optima芯片检出506例(50.00％),CytoScan 750K芯片检出388例(32.00％),CytoScan HD芯片检出73例(26.74％).在967例染色体异常中,有801例(82.83％)发生染色体数目异常,94例(9.72％)发生染色体结构异常,56例(5.79％)发生嵌合体,16例(1.65％)检出纯合区域.本研究结果表明,CMA可应用于临床流产物的遗传学诊断,是一种可靠、稳定、高分辨的技术,其检测结果能够对再生育风险评估提供指导.【期刊名称】《遗传》【年(卷),期】2018(040)009【总页数】10页(P779-788)【关键词】流产;染色体微阵列分析;染色体数目异常;染色体结构异常;嵌合体;染色体纯合区域【作者】彭继苹;袁海明【作者单位】北京金域医学检验实验室有限公司,北京 100010;广州金域医学检验中心有限公司,广州 510330【正文语种】中文自然流产是指妊娠不到28周、胎儿体重不足1000 g、胎儿及其附属物脱离母体而妊娠自行终止者。
妊娠12周之内终止者称为早期流产，临床上自然流产多表现为胎儿发育的停止。
染色体微阵列技术 chromosomal microarray analysis, cma
染色体微阵列技术 chromosomal microarrayanalysis, cma染色体微阵列技术（chromosomal microarray analysis，CMA）是一种能够检测出染色体异常的高分辨率分析技术。
该技术可以在单个实验中检测大约20000个基因的拷贝数变异和局限性缺失。
它是现代分子遗传学的一项重要进展，对于诊断和治疗一系列遗传疾病具有重要价值。
下面，我们将细致探讨染色体微阵列技术的重要性、工作原理和应用。
一、染色体微阵列技术的重要性CMA技术是一种非常快速、准确、可靠的异常分析技术，可广泛应用于非整倍体的染色体异常检测，尤其适用于遗传病因评估。
CMA不仅能够发现由于单基因缺陷催化的局部基因拷贝数变异，还可以检测到染色体微缺失、微扩增和多倍体等高度复杂的异常状况。
因此，它被广泛应用于诊断某些与染色体异常有关的精神缺陷、发育迟缓等遗传疾病。
二、染色体微阵列技术的工作原理CMA技术的工作原理是将生物样品DNA中的许多小片段固定在玻璃芯片上，与不同染色体上的良种学基因进行杂交，这些小片段涵盖了人类基因组中的所有区域。
接下来，将待测的样品DNA用荧光标记染色体矢量标记，并将其与芯片上的参考DNA混合。
混合的DNA在芯片的表面进行杂交反应，运用激光扫描器来扫描历经荧光标记的染色体矢量，通过与参考DNA进行比较，分析出待测样品中拷贝数增多或减少区域的位置和程度。
三、染色体微阵列技术的应用CMA技术已广泛应用于医学领域，特别适用于诊断疑难杂症。
常见的医学应用包括评估结构性畸形、自闭症、精神发育迟缓、先天性心脏缺陷和小头畸形等遗传病因。
此外，在肿瘤学的研究中，CMA技术也正得到更广泛的应用。
例如，在癌症患者中可以应用CMA技术来研究基因变异是否与肿瘤的发生发展有关，在某种肿瘤中可以探索到与肿瘤相关的染色体区域变异。
总之，CMA技术是一种有效而强大的分析和检测技术。
在医学领域，CMA技术可以提供大量有关染色体拷贝数变异的相关信息，有助于诊断和治疗许多常见的遗传性疾病。
DNA微阵列技术介绍及其应用
DNA微阵列技术介绍及其应用DNA微阵列技术（microarray）指在固体表面（玻璃片或尼龙膜）上固定成千上万DNA克隆片段，人工合成的寡核苷酸片段，用荧光或其他标记的mRNA,cDNA或基因组DNA探针进行杂交，从而同时快速检测多个基因表达状况或发现新基因，快速检测DNA序列突变，绘制SNP遗传连锁图，进行DNA序列分析等的一种新技术，其基本原理是基于Southern杂交或斑点杂交技术。
将DNA 微阵列称为基因芯片实际上是不确切的。
生物芯片(bioship) 属于分子生物电子学范畴，只采用DNA或蛋白质等生物高分子为骨架制成大规模集成电路，用于研制第六代智能计算机。
DNA 微阵列有两种基本形式，即点样型DNA 微阵列和原位合成型DNA 微阵列。
点样型DNA 微阵列，通过PCR扩增的上万个DNA克隆，或常规合成的寡合苷酸被点样固定在一定固体表面（玻璃片，尼龙膜），用一组标记探针单独或混合处理检测。
制备方法：采用常规技术制备DNA，用点样仪自动点样在玻璃片上。
1.制备DNA片段：采用特异引物从各个克隆进行PCR扩增或将基因组DNA克隆到通用载体，然后纯化后重悬浮于3*SSC，使终浓度为0.5ug/ul. 2.微阵列制作：玻璃片清洗，包被多聚赖氨酸（35ml 多聚赖氨酸，35ml PBS,280ml ddH2O)，双蒸水冲洗，干燥。
用微阵列仪点样，每种样品放5nl，用介层连接确定其互补序列。
制备方法：可改装一台半导体光印刷仪，采用光导向结合化学原理合成各种寡核苷酸探针。
1.玻璃片清洗后包被一层多聚赖氨酸。
2.在玻璃片上每个一定间距连接上带有光不稳定保护基的羟基。
3.UV照射，通过光印刷仪的遮盖膜使UV只穿过特定微孔射向玻璃片，将孔下的光不稳定保护基除去，产生自由羟基。
4.加入5’端带光不稳定保护基的磷酰胺碱基与自由羟基连接。
5.使遮盖膜微孔对准邻侧另一光不稳定保护基，重复4.5.依次有序进行，第一层碱基连接完毕后再进行第二层第三层.......。
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微陣列資料分析(Microarray Data Analysis)
蔡政安副教授
前言
在人類基因體定序計劃的重要里程碑陸續完成之後，生命科學邁入了一個前所未有的新時代，在人類染色體總長度約三十億個鹼基對中，約含有四萬個基因，這是生物學家首次以這麼宏觀的視野來檢視生命現象，而醫藥上的研究方針亦從此改觀，科學研究從此正式進入後基因體時代。
微陣列實驗(Microarray) 及其它高產能檢測(high-throughput screen) 技術的興起，無疑將成為本世紀的主流；微陣列實驗主要的優勢再於能同時大量地、全面性地偵測上萬個基因表現量，透過基因晶片，可在短時間內找出可能受疾病影響基因，作為早期診斷的生物指標(biomarker)。
然而，由於這一類技術的高度自動化、規模化及微型化的特性，使得他們所生成的資料量非常龐大且資料型態比一般實驗數據更加複雜，因此，傳統統計分析方法已經不敷使用。
在此同時，統計學家並未在此重要時刻缺席，提出非常多新的統計理論和方法來分析微陣列實驗資料，也廣受生物學家所使用。
由於微陣列資料分析所牽涉的統計問題層面相當廣且深入，本文僅針對整個實驗中所衍生的統計問題加以介紹，並介紹其中一些新的圖形工具用以呈現分析結果。
基因晶片的原理
微陣列晶片即一般所謂的基因晶片，也是基因體計畫完成後衍生出來的產品，花費成本雖高，但效用無限，是目前所有生物晶片中應用最廣的，由於近年來不斷改進，也是最有成效的生物技術。
一般而言，基因晶片是利用微處理技術，先把人類所有的基因分別固著在一小範圍的玻璃片(glass slide)、薄膜(membrane)或者矽晶片上；然後，可以平行地、大量地、全面性地偵測基因體中mRNA的量，也就是偵測基因的調控及相互作用表現。
目前微陣列晶片大致分為以下兩種平台(如圖一) : cDNA 晶片及高密度寡核甘酸晶片(high-density oligonucleotide)，兩種系統無論在晶片的製程及樣本處理上皆有相當的差異，因此在分析上也略有不同，以下便就晶片的特性約略介紹。
1.cDNA 晶片: 基本上晶片上的探針(probes)及準備進行雜合反應(hybridization)
的樣本(Targets)皆來自於cDNA。
正常及癌組織中萃取的mRNA經反轉錄後，分別標上綠色(Cy3)和紅色(Cy5)螢光標記，並同時和晶片進行雜合反應，反
應後經過雷射掃描器顯像，綠色螢光點表示正常組織的基因表現高於癌組織；紅色螢光點表示癌組織的基因表現高於正常組織；當基因表現不變時，即呈黃色螢光。
經影像分析軟體可將影像強度轉換成數據資料，用以分析有顯著差異表現之基因。
2.高密度寡核甘酸晶片: 高密度寡核甘酸晶片主要由25個鹼基所構成的探針對(probe
pair)所組成，而每一個基因由16-20個探針對來代表，每組探針對包括perfect-match (PM) 和miss-match (MM) 探針，MM探針除了中間鹼基不同於PM探針外，兩者有相同的DNA序列，主要爲內部對照之用。
不同於c DNA晶片，正常及癌組織中萃取的mRNA分別和不同的晶片進行雜合反應，所以只使用單色螢光標記。
經影像分析軟體可將螢光強度轉換成數據資料，再利用不同的統計模型將每個基因所對應的探針對整合來顯示基因的表現程度。
微陣列資料統計分析
雖然微陣列實驗能快速有效地偵測表現差異的基因，也已廣泛應用在生物研究上，然而由於實驗的複雜性和特異性也使得分析上的困難度增加；近年來，由於各學術領域研究學者的加入探索並針對實驗中各步驟提出各式改進分析的方法，使得整個微陣列實驗的精確性及可靠度增加至一定的水準，從早期僅用表現差異(fold-change)的大小來篩選有差異表現基因到現在許多複雜計算的統計或數學模型。
本文將微陣列資料分析分成五大部份(如圖二)，並介紹其中所牽涉相關的統計問題，這五大分析要素關係整體分析的品質及準確性，分別為:
(一)實驗設計: 透過詳細完整的實驗設計可以使得資料的品質和效度達到最佳化。
實驗
設計包括樣本數估計，其中樣本數可分為生物性(biological replicates)及技術性樣本(technical replicates)；在晶片上品質管制的設計；根據不同微陣列平台及研究因子設計最佳實驗配置等。
(二)資料的前置處理: 由於微陣列實驗的雜訊、系統及非系統上變異等干擾因子，因此
在進行統計推論之前，需要對資料先行處理。
前置處理包括影像分析及正規化用以移除系統性變異；資料轉換及篩選；缺失值插補等。
資料的前置處理相當繁複，且不同微陣列平台各有不同處理程序，但是此步驟卻非常關鍵，關係著往後分析的精
確性，不可輕忽。
在雙色cDNA微陣列中常用的正規化方法如LOWESS平滑曲線調整(如圖三(b) )。
(三)顯著性分析: 以統計方法檢定有顯著差異的基因，這也是微陣列實驗主要目的之
一。
近年來有非常多學者提出不同統計方法來偵測有顯著差異的基因，但由於在微陣列實驗中需要同時檢定上萬個基因，其中有一個非常重要的統計議題，是關於多重檢定(multiple testing)的問題，有別於傳統控制family-wise error rate(FWER) 的方法太過保守以至於檢定力過低，另外控制false discovery rate(FDR) 的方法可提供有效解決方案。
常用的統計方法有SAM(如圖三(c))及混合模型(Mixture model) 等可控制挑選基因中犯錯的比率(FDR)至研究者設定的標準，此外可同時利用兩種以上檢定法則來挑選有顯著差異的基因，如圖三(d)所示之Volcano plot 利用表現平均差異質(fold-change)和統計檢定的P值(p-values)來挑選有顯著差異的基因。
(四)群集分析和預測分析: 群集分析(Clustering analysis)可由兩個方向來討論，基因和受
測組織(如圖三(a))，基因的群集分析主要想找出具有相似表現型態的基因群集，並配合生物上代謝及傳導功能來輔助解釋；而受測組織的群集分析可用來評估受測樣本的變異程度(variation)及實驗的再現性(reproducibility)，同時也可藉由群集分析中發現疾病的次型態。
預測分析(Prediction)或分類法則(Classification)主要目的想利用基因表現資料建構分類法則(如圖三(e))，用以預測疾病的發生，其中包括如何從眾多基因中挑選重要的預測因子(feature selection)，以及預測模型的建構等，此分析的目標是希望從微陣列實驗中找出可能受疾病影響基因，作為早期診斷的生物指標(biomarker)，並成功建立診斷模型。
(五)相關分析及實驗確認: 經過以上分析，我們可找出具有表現差異或疾病診斷的基
因，但是還是要和生物現象做緊密結合，可以經由對照大型公用生物資料庫，如GO、KEGG和BioCarta Pathways等，來描述及觀察基因在生物功能註解及動態圖解模型互動關係。
此外，使用較精確的實驗(如RT-PCR)來作進ㄧ步分析確認也是不可獲缺的步驟。
結論
DNA雙股螺旋結構模型發表至今50 年，在全世界科學家不斷地探索下已了解七千多個基因的功能。
在四萬個基因中，目前尚有三萬多個基因的功能，或可能有的致病因子及生物醫學用途，我們仍一無所知。
透過基因體定序計畫及基因晶片的應用，可快速探測這些基因在各類疾病或生物體變動中的功能，加速我們對各生物體所有基因的了解。
參考文獻
David B. Allison, Xiangqin Cui, Grier P. Page, Mahyar Sabripour, (2006). Microarray data analysis: from disarray to consolidation and consensus. NATURE REVIEWS GENETICS, 7(1), 55-65.
圖一: Principles of two major microarray platforms: cDNA array and high-density oligonucleotide array.
圖二: Guidelines for the statistical analysis of microarray experiments.
圖三: Visualization tools for microarray analysis。