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微阵列第1次课.ppt

上传人:精**** 文档编号:12600468 上传时间:2025-11-09 格式:PPT 页数:41 大小:6.72MB 下载积分:12 金币
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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,微阵列技术起源,肿瘤基因组解剖计划,检测正常、癌前和癌细胞的基因组改变,提高病人的检测、诊断和治疗。,1996年启动,The,C,ANCER,G,ENOME,A,NATOMY,P,ROJECT(,CGAP,),Once a Molecular Black Box,细胞组成,Human cell,Chromosomes,Cytoplasm,Nucleus,DNA,DNA molecule(chromosome),Chemical bases,A,T,C,G,Genes,Functional Regions Within DNA Molecules,Gene 3,Gene 2,Noncoding region,Gene 1,Noncoding region,Genes“Switch On”,G,C,C,U,G,C,C,T,C,G,G,A,Section of,switched-on gene,mRNA,Gene to mRNA to Protein,Cell nucleus,Growing protein chain,Unique protein,Ribosome,mRNA,Cancer Genes With Design Problems,mRNA,Too much,protein,Normal amount of protein,No protein,Cell nucleus,Alteration,Shortened,protein,Protein with,a spelling,mistake,Expression Profiles,Prostate Tissue,Normal,Breast Tissue,Normal,Expression Profiles in Cancer,Prostate Tissue,Cancer,Prostate Tissue,Normal,Here is one simplified example in prostate tissue ofhow a normal cell might differ from a cancerous one.,Measuring Expression Profiles,Step 1.Isolating the mRNA,Test tube,Stationary support,polyT,polyA,mRNA,Measuring Expression Profiles,Step 2.Converting mRNA into cDNA,mRNA,Test tube,Measuring Expression Profiles,Step 3.Converting the cDNA into a cDNA Library,E.coli,bacterium,cDNA library,cDNA inserted into plasmid,Measuring Expression Profiles,Step 4.Isolating Each Bacterium,cDNA library,Measuring Expression Profiles,Step 5.Identifying the Clones,EST Sequences Database,EST:Expression Sequence Tag,Active Gene to EST,EST Sequences Database,mRNA,polyA,Stationary,support,polyT,CGAP Helps Cancer Research in the Lab,Gene Analysis and Gene Discovery,EST Database,Now,Then,New gene,CGAP Helps Cancer Research in the Lab,Understanding More About Cancer Biology I,CGAP Helps Cancer Research in the Lab,Understanding More About Cancer Biology II,CGAP Helps Cancer Research in the Lab,Understanding More About Cancer Biology III,CGAP Helps Cancer Research in the Lab,Understanding More About Cancer Biology IV,CGAP Helps Cancer Research in the Clinic,Understanding More About Cancer Biology,Glass slide,cDNAs,mRNAs,Genes,Prostate-Specific Microarray,Prostate Tissue,Normal,Prostate Tissue,Cancer,CGAP Helps Cancer Research in the Clinic,Step 1.Microarrays in Diagnosis,mRNAs,Fluorescent dye,mRNAs,Patient 2,Prostate-Specific Microarrays,Patient 1,CGAP Helps Cancer Research in the Clinic,Step 2.Microarrays in Diagnosis,Patient 2,Patient 1,CGAP Helps Cancer Research in the Clinic,Step 3.Microarrays in Diagnosis,Patient 2,Cancer,Patient 1,Patient 2,Prostate Expression Profiles,Patient 1,No cancer,CGAP Helps Cancer Research in the Clinic,Differentiating Between Cancers with Similar Clinical Symptoms,CGAP Helps Scientists,Clinicians,and Patients,表达微阵列:同时检测成千上万个基因的表达值,高密度:成千上万点,每个点对应一个基因,亮度代表表达值,微阵列的用途,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。,1、药物筛选和新药开发,由于所有药物(或兽药)都是直接或间接地通过修饰、改变人类(或相关动物)基因的表达及表达产物的功能而生效,而芯片技术具有高通量、大规模、平行性地分析基因表达或蛋白质状况(,蛋白质芯片,)的能力,在药物筛选方面具有巨大的优势。用芯片作大规模的筛选研究可以省略大量的动物试验甚至临床,缩短药物筛选所用时间,提高效率,降低风险。,2、疾病诊断,基因芯片作为一种先进的、大规模、高通量检测技术,应用于疾病的诊断,其优点有以下几个方面:一是高度的灵敏性和准确性;二是快速简便;三是可同时检测多种疾病。如应用于产前遗传性疾病检查,抽取少许羊水就可以检测出胎儿是否患有遗传性疾病,同时鉴别的疾病可以达到数十种甚至数百种,这是其他方法所无法替代的,非常有助于“优生优育”这一国策的实施。,又如对病原微生物感染诊断,目前的实验室诊断技术所需的时间比较长,检查也不全面,医生往往只能根据临床经验做出诊断,降低了诊断的准确率,如果在检查中应用基因芯片技术,医生在短时间内就能知道病人是哪种病原微生物感染;而且能测定病原体是否产生耐药性、对哪种抗生素产生耐药性、对哪种抗生素敏感等等,这样医生就能有的放矢地制定科学的治疗方案。,再如对具有高血压、糖尿病等疾病家族史的高危人群普查、接触毒化物质人群恶性肿瘤普查等等,如采用了基因芯片技术,立即就能得到可靠的结果,其他对心血管疾病、神经系统疾病、内分泌系统疾病、免疫性疾病、代谢性疾病等,如采用了基因芯片技术,其早期诊断率将大大提高,而误诊率会大大降低,同时有利于医生综合地了解各个系统的疾病状况。,3、环境保护,在环境保护上,基因芯片也广泛的用途,一方面可以快速检测污染微生物或有机化合物对环境、人体、动植物的污染和危害,同时也能够通过大规模的筛选寻找保护基因,制备防治危害的基因工程药品、或能够治理污染源的基因产品。,4、司法,基因芯片还可用于司法,现阶段可以通过DNA指纹对比来鉴定罪犯,未来可以建立全国甚至全世界的DNA指纹库,到那时以直接在犯罪现场对可能是疑犯留下来的头发、唾液、血液、精液等进行分析,并立刻与DNA罪犯指纹库系统存储的DNA“指纹”进行比较,以尽快、准确的破案。目前,科学家正着手于将生物芯片技术应用于亲子鉴定中,应用生物芯片后,鉴定精度将大幅提高。,5、现代农业,基因芯片技术可以用来筛选农作物的基因突变,并寻找高产量、抗病虫、抗干旱、抗冷冻的相关基因,也可以用于基因扫描及基因文库作图、商品检验检疫等领域。目前该类市场尚待开发。,未来发展,将逐步被测序技术(数字基因表达谱)取代,仍有其应用市场,临床诊断,当前已有的数据主要为微阵列数据,本课程的适用范围,本课程所讲述的内容不仅适用于微阵列数据分析,也使用于一切以检测表达量为目的的所有高通量技术,例如数字基因表达谱等。,
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