导图社区 基因组学-功能基因组学
了解微阵列技术的基本原理;了解微阵列的应用类型;了解RNA-seq技术的基本原理;了解RNA-seq的应用类型;了解不同RNA-seq和微阵列芯片之间的主要区别,一起来看看基因组学-功能基因组学。
生物化学——核苷酸代谢的思维导图,知识点如下: 一、知道嘌呤在人体内的分解代谢产物(尿酸)以及嘌呤代谢异常引起的疾病(痛风) 二、能简要说明核苷酸从头合成过程的主要特点 三、能分析核苷酸代谢与糖、脂、蛋白质(氨基酸)代谢的联系
生物化学——氨基酸合成代谢的思维导图,知识点如下: 一、能说明氨的同化及N掺入氨基酸的方式 二、能描述Glu、Asp、Ala的生物合成途径 三、能说明糖、脂、蛋白质的代谢联系
生物化学——氨基酸分解的思维导图,知识点如下: 一、能说明氨基酸的脱氨基作用 二、能描述尿素循环,包括尿素中C/N的来源、尿素循环与TCA循环的联系、生理意义等内容 三、能说明生糖、生酮氨基酸的概念 四、能说明一碳单位的常见载体 五、名词解释
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第14章DNA的生物合成读书笔记
基因组学-功能基因组学
功能基因组学
基本概念
利用结构基因组所提供的信息和产物,发展和应用新的实验手段,通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能,使得生物学研究从对单一基因或蛋白质的研究转向对多个基因或蛋白质同时进行系统的研究
是对基因组动态的生物学功能学的研究
研究内容包括基因表达分析、基因功能分析、突变检测
基因功能包括
生物学功能:作为蛋白质激酶对特定蛋白质进行磷酸化修饰
细胞学功能:参与细胞间或细胞内信号传递途径
发育学功能:参与形态构建
基因组水平中基因表达分析采用的主要手段
微阵列技术
RNA-seq
了解微阵列技术的基本原理
DNA微阵列技术
DNA微阵列也叫做DNA芯片
DNA芯片是用于同时测量一个细胞内所有基因转录水平的工具
转录组:一个细胞在任何给定时间点上的所有转录本的集合
DNA微阵列分析的例子
DNA芯片的制备
酵母细胞基因组有6200个基因,所有的酵母基因可以通过PCR扩增并由机器人点样在剥离显微镜载玻片上。6200个基因需要需要144个载玻片。PCR片段被变性并共价连接到玻璃载玻片上
cDNA探针的制备
分离氧气和无氧环境下生长的酵母细胞产生的mRNA,通过逆转录将mRNA转化为cDNA;用红色染料Cy5和绿色染料标记第一/二组细胞中的cDNA;
杂交
混合染料标记的cDNA和DNA芯片一起孵育,杂交
清洗:没有与芯片结合的cDNA被洗掉
让芯片在黑暗环境中干燥,扫描芯片以产生高分辨率的图像
通过计算机分析,确定在有氧或无氧情况下表现出表达差异的基因
DNA微阵列的结果需要使用其他方法进行复制,例如Northern blot分析和定量反转录RT-PCR分析
当基因根据其表达比率的相似性进行重组或聚类时,更容易发现具有相似活性的基因。如果将这些比例转化为颜色,可以迅速了解基因活动的模式
了解微阵列的应用类型
潜在应用(考点,一般答4-5个)
寻找在不同细胞状态或生长条件下表达的基因
寻找只在一种生物体中表达而在另一种生物体中不表达的基因
寻找只在特定组织中表达的基因
寻找只在疾病状态下表达改变的基因
测试是否存在突变,以确定遗传病的诊断
帮助精确诊断疾病
确定基因功能(具有类似功能的基因可能有类似的表达模式
确定药物靶点(在疾病状态下有特殊表达的基因或蛋白质可能是开发治疗疾病药物的靶点
确定病原体抗性(具有不同病原体抗性的细菌可能有特定的基因组,其表达被诱导或抑制
癌症与基因表达微阵列芯片
目标:如何利用DNA微阵列来更好的了解癌症,即淋巴瘤; 理想情况下,微阵列将使我们能够更成功的诊断和治疗患者
弥漫性大B细胞淋巴瘤DLBCL
是一种极具侵略性的B细胞恶性肿瘤
40%的患者对化疗有反应
目前的诊断是通过形态学和分子特征的松散组合
DNA微阵列诊断DLBCL的实验
材料:来自96个正常和恶性淋巴细胞的cDNA探针、来自8个不同淋巴瘤细胞系的统统对照cDNA池、人类DNA微阵列技术
微阵列分析将DBLCL样本分为两个亚组
GC型:橙色;诱导的生殖中心基因;存活率高
激活的B型DBLCL:蓝色;压抑的生殖中心基因;存活率低
后来发现,6个基因的表达变化就可以预估DBLCL的化疗结果。微流控分析能够预测患者是否可以从化疗中受益
微流控分析的局限
识别一个基因的表达变化,例如从正常到肿瘤组织或细胞的变化,并不能说明它是导致疾病的原因还是疾病的后果
需要更有针对性的实验,例如基因敲除小鼠等,以确定因果关系
提供信息丰富的概述,单基因特异性的清晰度难以琢磨
高假阴性和假阳性
这些数据需要通过更有力的定量技术进行验证
定量RT-PCR
Western印迹分析
需要更多的后续功能研究来显示变化的生物学意义并确定机制
测量mRNA表达水平的其他方法
Northern blot分析
差异筛选,减法杂交
SAGE基因表达的序列分析
了解RNA-seq技术的基本原理
RNA-seq概念
在相对较短的时间内对给定细胞或组织中存在的所有转录本进行测序
RNA-seq有望描绘出转录组的整体图像,实现样本内所有基因及其亚型的完整注释和定量
是基因表达和转录分析的重要手段
Quantitative定量:如果单个mRNA有更多的转录本,那么会产生更多的cDNA分子,从而产生更多的RNA-seq的序列读段
Qualitative定性:不同的剪接异构体
RNA-seq原理
通过记录每个基因在序列样本中出现的频率来对转录组进行测序
提供已知和以前未知基因的转录物的存在和普遍性的数码化测量
90%的唯一映射读段落在已知外显子内
剩余的读段落在新的和修订的基因上,包括改变或新增的启动子、外显子和3'UTR、microRNa、IncRNA等
GO:GeneOntology基因本体论,是一种富集分析技术
Gene Ratio:基因比,是一个term的基因数占总基因数的比值
了解RNA-seq的应用类型
了解不同RNA-seq和微阵列芯片之间的主要区别
基因表达微阵列
无法发现RNA可变剪切
无法发现疾病相关突变
只能对已经固定到芯片的基因的表达量进行有效检测
不如RNA-seq准确
可以检测到RNA可变剪切不同转录本(通过对剪接交叉序列读数进行映射
对疾病样本和对照样本进行RNA-seq,比较分析,可以发现疾病样本中存在导致疾病的突变
可以检测细胞、组织中任何基因的表达量
更加准确定量基因表达