ДНК-микрочип

Коллекция микроскопических пятен ДНК, прикрепленных к твердой поверхности.

Как использовать микрочип для генотипирования. На видео показан процесс извлечения генотипов из образца слюны человека с помощью микрочипов. Генотипирование является основным применением микрочипов ДНК, но с некоторыми модификациями их также можно использовать для других целей, таких как измерение экспрессии генов и эпигенетических маркеров.

ДНК -микрочип (также известный как ДНК- чип или биочип ) представляет собой набор микроскопических пятен ДНК, прикрепленных к твердой поверхности. Ученые используют микрочипы ДНК для измерения уровней экспрессии большого количества генов одновременно или для генотипирования нескольких областей генома. Каждое пятно ДНК содержит пикомоли (10–12 ^молей ) определенной последовательности ДНК, известной как зонды (или репортеры , или олигонуклеотиды ). Это может быть короткий участок гена или другой элемент ДНК, который используется для гибридизации образца кДНК или кРНК (также называемого антисмысловой РНК) (называемого мишенью ) в условиях высокой строгости. Гибридизацию зонда-мишени обычно выявляют и количественно определяют путем обнаружения мишеней, меченных флуорофором , серебром или хемилюминесценцией , для определения относительного содержания последовательностей нуклеиновых кислот в мишени. Первоначальные массивы нуклеиновых кислот представляли собой макроматрицы размером примерно 9 см × 12 см, и первый компьютерный анализ на основе изображений был опубликован в 1981 году. ^[1] Он был изобретен Патриком О. Брауном . Примером его применения являются массивы SNP для полиморфизма сердечно-сосудистых заболеваний, рака, патогенов и анализ GWAS. Он также используется для идентификации структурных вариаций и измерения экспрессии генов.

Принцип

Гибридизация мишени с зондом

Основным принципом микрочипов является гибридизация между двумя нитями ДНК, свойство комплементарных последовательностей нуклеиновых кислот специфически спариваться друг с другом путем образования водородных связей между комплементарными парами нуклеотидных оснований . Большое количество комплементарных пар оснований в нуклеотидной последовательности означает более прочную нековалентную связь между двумя цепями. После отмывания неспецифических связующих последовательностей гибридизованными останутся только сильно спаренные цепи. Флуоресцентно меченные целевые последовательности, которые связываются с последовательностью зонда, генерируют сигнал, который зависит от условий гибридизации (например, температуры) и отмывки после гибридизации. Общая сила сигнала от пятна (объекта) зависит от количества связывания целевого образца с зондами, присутствующими в этом пятне. В микрочипах используется относительный количественный анализ, при котором интенсивность признака сравнивается с интенсивностью того же признака в других условиях, а идентичность признака определяется по его положению.

Шаги, необходимые для проведения эксперимента с микрочипом

Использование и типы

Два чипа Affymetrix. Соответствие показано внизу слева для сравнения размеров .

Существует множество типов массивов, и самое широкое различие заключается в том, расположены ли они пространственно на поверхности или на закодированных шариках:

• Традиционный твердофазный массив представляет собой набор упорядоченных микроскопических «пятен», называемых элементами, каждое из которых состоит из тысяч идентичных и специфических зондов, прикрепленных к твердой поверхности, такой как стеклянный , пластиковый или кремниевый биочип (широко известный как геномный чип , ДНК) . чип или генный массив ). Тысячи этих особенностей можно разместить в известных местах на одном микрочипе ДНК.
• Альтернативный набор шариков представляет собой набор микроскопических полистироловых шариков, каждый из которых имеет определенный зонд и соотношение двух или более красителей, которые не мешают флуоресцентным красителям, используемым в целевой последовательности.

Микрочипы ДНК можно использовать для обнаружения ДНК (как при сравнительной геномной гибридизации ) или обнаружения РНК (чаще всего в виде кДНК после обратной транскрипции ), которая может транслироваться или не транслироваться в белки. Процесс измерения экспрессии генов с помощью кДНК называется анализом экспрессии или профилированием экспрессии .

Приложения включают в себя:

Специализированные массивы, адаптированные к конкретным культурам , становятся все более популярными в приложениях молекулярной селекции . В будущем их можно будет использовать для проверки сеянцев на ранних стадиях, чтобы снизить количество ненужных саженцев, опробованных в селекционных операциях. ^[10]

Изготовление

Микрочипы могут быть изготовлены по-разному, в зависимости от количества исследуемых зондов, затрат, требований к настройке и типа задаваемого научного вопроса. Массивы коммерческих поставщиков могут содержать от 10 до 5 миллионов и более датчиков микрометрового масштаба.

Пятнистые и синтезированные массивы in situ

Микрочип ДНК печатается роботом в Университете штата Делавэр.

Микрочипы могут быть изготовлены с использованием различных технологий, включая печать с помощью остроконечных игл на предметных стеклах, фотолитографию с использованием готовых масок, фотолитографию с использованием динамических микрозеркальных устройств, струйную печать ^{[11] [12]} или электрохимию на микроэлектродных матрицах. .

В пятнистых микрочипах зондами являются олигонуклеотиды , кДНК или небольшие фрагменты продуктов ПЦР , соответствующие мРНК . Зонды синтезируются перед нанесением на поверхность матрицы, а затем «наносятся» на стекло. Распространенный подход использует набор тонких штифтов или игл, управляемых роботизированной рукой, которую погружают в лунки, содержащие зонды ДНК, а затем помещают каждый зонд в определенные места на поверхности массива. Полученная «сетка» зондов представляет собой профили нуклеиновых кислот приготовленных зондов и готова к приему комплементарной кДНК или «мишеней» кРНК, полученных из экспериментальных или клинических образцов. Этот метод используется учеными-исследователями по всему миру для производства печатных микроматриц в собственных лабораториях. Эти массивы можно легко настроить для каждого эксперимента, поскольку исследователи могут выбирать зонды и места печати на массивах, синтезировать зонды в своей собственной лаборатории (или сотрудничающем учреждении) и обнаруживать массивы. Затем они могут генерировать собственные меченые образцы для гибридизации, гибридизировать образцы с массивом и, наконец, сканировать массивы с помощью собственного оборудования. Это обеспечивает относительно недорогую микроматрицу, которую можно настроить для каждого исследования, и позволяет избежать затрат на приобретение часто более дорогих коммерческих матриц, которые могут представлять огромное количество генов, не представляющих интереса для исследователя. Существуют публикации, которые указывают на то, что микрочипы с точечным напылением собственного производства могут не обеспечивать такой же уровень чувствительности по сравнению с коммерческими олигонуклеотидными матрицами ^[13] , возможно, из-за небольших размеров партий и снижения эффективности печати по сравнению с промышленным производством олигоматриц.

В олигонуклеотидных микрочипах зонды представляют собой короткие последовательности, сконструированные так, чтобы соответствовать частям последовательности известных или предсказанных открытых рамок считывания . Хотя олигонуклеотидные зонды часто используются в «пятнистых» микрочипах, термин «олигонуклеотидный массив» чаще всего относится к конкретной технологии производства. Массивы олигонуклеотидов производятся путем печати коротких олигонуклеотидных последовательностей, предназначенных для представления одного гена или семейства вариантов сплайсинга генов, путем синтеза этой последовательности непосредственно на поверхности массива вместо депонирования неповрежденных последовательностей. Последовательности могут быть длиннее (60-мерные зонды, такие как конструкция Agilent ) или короче (25-мерные зонды, производимые Affymetrix ) в зависимости от желаемой цели; более длинные зонды более специфичны для отдельных генов-мишеней, более короткие зонды можно обнаружить в более высокой плотности по всему массиву, и их дешевле производить. Один из методов, используемых для создания массивов олигонуклеотидов, включает фотолитографический синтез (Affymetrix) на кремнеземной подложке, где свет и светочувствительные маскирующие агенты используются для «построения» последовательности по одному нуклеотиду за раз по всему массиву. ^[14] Каждый применимый зонд выборочно «демаскируется» перед погружением массива в раствор одного нуклеотида, затем происходит реакция маскировки, и следующий набор зондов демаскируется при подготовке к воздействию другого нуклеотида. После многих повторений последовательности каждого зонда становятся полностью построенными. Совсем недавно технология Maskless Array Synthesis от NimbleGen Systems объединила гибкость с большим количеством датчиков. ^[15]

Двухканальное и одноканальное обнаружение

Схема типичного эксперимента с двухцветной микроматрицей

Двухцветные микрочипы или двухканальные микрочипы обычно гибридизируются с кДНК, полученной из двух сравниваемых образцов (например, пораженной ткани и здоровой ткани), и которые мечены двумя разными флуорофорами . ^[16] Флуоресцентные красители, обычно используемые для мечения кДНК, включают Cy 3, который имеет длину волны флуоресценции 570 нм (что соответствует зеленой части светового спектра), и Cy 5 с длиной волны флуоресценции 670 нм (соответствует красная часть светового спектра). Два образца кДНК, меченных Cy, смешивают и гибридизуют в один микрочип, который затем сканируют в сканере микрочипов для визуализации флуоресценции двух флуорофоров после возбуждения лазерным лучом определенной длины волны. Относительные интенсивности каждого флуорофора затем можно использовать в анализе на основе соотношений для идентификации генов с повышающей и понижающей регуляцией. ^[17]

Олигонуклеотидные микрочипы часто содержат контрольные зонды, предназначенные для гибридизации с шипами РНК . Степень гибридизации между вставками и контрольными зондами используется для нормализации результатов гибридизации для целевых зондов. Хотя абсолютные уровни экспрессии генов могут быть определены в двухцветной матрице в редких случаях, относительные различия в экспрессии между различными пятнами внутри образца и между образцами являются предпочтительным методом анализа данных для двухцветной системы. Примеры поставщиков таких микрочипов включают Agilent с их платформой Dual-Mode, Eppendorf с их платформой DualChip для колориметрической маркировки Silverquant и TeleChem International с Arrayit.

В одноканальных микрочипах или одноцветных микрочипах матрицы предоставляют данные интенсивности для каждого зонда или набора зондов, указывающие на относительный уровень гибридизации с меченой мишенью. Однако на самом деле они не указывают уровни распространенности гена, а скорее относительную численность по сравнению с другими образцами или условиями при обработке в том же эксперименте. Каждая молекула РНК сталкивается с предвзятостью протокола и конкретной партии на этапах амплификации, мечения и гибридизации эксперимента, что делает сравнение между генами для одного и того же микрочипа неинформативным. Сравнение двух условий для одного и того же гена требует двух отдельных гибридизаций с одним красителем. Несколько популярных одноканальных систем — это Affymetrix «Gene Chip», Illumina «Bead Chip», одноканальные массивы Agilent, массивы Applied Microarrays «CodeLink» и Eppendorf «DualChip & Silverquant». Одно из преимуществ системы с одним красителем заключается в том, что аберрантный образец не может повлиять на необработанные данные, полученные из других образцов, поскольку каждый чип массива подвергается воздействию только одного образца (в отличие от двухцветной системы, в которой один -качественная выборка может существенно повлиять на общую точность данных, даже если другая выборка была высокого качества). Еще одним преимуществом является то, что данные легче сравнивать с массивами из разных экспериментов, если учтены групповые эффекты.

В некоторых ситуациях одноканальная микроматрица может быть единственным выбором. Предположим, необходимо сравнить образцы: тогда количество экспериментов, требуемых с использованием двухканальных массивов, быстро становится невыполнимым, если только образец не используется в качестве эталона. ${\displaystyle i}$

Типичный протокол

Примеры уровней применения микрочипов. Внутри организмов гены транскрибируются и сплайсируются с образованием зрелых транскриптов мРНК (красный). мРНК извлекается из организма, и обратная транскриптаза используется для копирования мРНК в стабильную дц-кДНК (синий). В микрочипах дц-кДНК фрагментирована и флуоресцентно помечена (оранжевый). Меченые фрагменты связываются с упорядоченным массивом комплементарных олигонуклеотидов, а измерение интенсивности флуоресценции по всему массиву указывает на наличие заранее определенного набора последовательностей. Эти последовательности обычно специально выбираются для того, чтобы сообщить об представляющих интерес генах в геноме организма. ^[18]

Это пример эксперимента с микрочипом ДНК , который включает детали для конкретного случая, чтобы лучше объяснить эксперименты с микрочипами ДНК, а также список модификаций для РНК или других альтернативных экспериментов.

1. Два образца, подлежащие сравнению (парное сравнение), выращивают/приобретают. В этом примере обработанный образец ( случай ) и необработанный образец ( контроль ).
2. Нуклеиновая кислота , представляющая интерес, очищается: это может быть РНК для профилирования экспрессии , ДНК для сравнительной гибридизации или ДНК/РНК, связанная с определенным белком , который подвергается иммунопреципитации ( ChIP-на-чипе ) для эпигенетических или регуляторных исследований. В этом примере общая РНК выделяется (как ядерная, так и цитоплазматическая ) с помощью экстракции тиоцианатом гуанидиния, фенола и хлороформа (например, Тризол ), которая изолирует большую часть РНК (в то время как колоночные методы имеют отсечение 200 нуклеотидов) и, если все сделано правильно, имеет лучшую чистоту.
3. Очищенную РНК анализируют на качество (путем капиллярного электрофореза ) и количество (например, с помощью спектрометра NanoDrop или NanoPhotometer ). Если материал приемлемого качества и присутствует в достаточном количестве (например, >1 мкг , хотя необходимое количество зависит от платформы микрочипа), эксперимент можно продолжить.
4. Меченый продукт получают посредством обратной транскрипции с последующей необязательной ПЦР- амплификацией. РНК подвергается обратной транскрипции либо с помощью праймеров полиТ (которые амплифицируют только мРНК ), либо случайных праймеров (которые амплифицируют все РНК, большая часть которых представляет собой рРНК ). Микрочипы микроРНК лигируют олигонуклеотид с очищенной малой РНК (выделенной с помощью фракционатора), которая затем подвергается обратной транскрипции и амплификации.
   • Метка добавляется либо на этапе обратной транскрипции, либо после амплификации, если она проводится. Смысловая маркировка зависит от микрочипа ; например, если метка добавляется к смеси RT, кДНК является антисмысловой, а зонд микрочипа является смысловым, за исключением случаев отрицательного контроля.
   • Этикетка обычно флуоресцентная ; только одна машина использует радиометки .
   • Маркировка может быть прямой (не используется) или косвенной (требуется этап сопряжения). Для двухканальных массивов стадия связывания происходит перед гибридизацией с использованием аминоаллилуридинтрифосфата ( аминоаллил-UTP или aaUTP) и амино-реактивных красителей NHS (таких как цианиновые красители ) ; для одноканальных массивов стадия связывания происходит после гибридизации с использованием биотина и меченого стрептавидина . Модифицированные нуклеотиды (обычно в соотношении 1 aaUTP: 4 TTP ( тимидинтрифосфат )) добавляются ферментативно в низком соотношении к нормальным нуклеотидам, что обычно приводит к 1 на каждые 60 оснований. Затем ааДНК очищают на колонке (с использованием фосфатного буферного раствора, поскольку Трис содержит аминогруппы). Аминоаллильная группа представляет собой аминогруппу на длинном линкере, прикрепленном к нуклеиновому основанию, которое реагирует с реактивным красителем.
     • Форма репликации, известная как переворот красителя, может быть использована для контроля артефактов красителя в двухканальных экспериментах; для переворота красителя используется второй слайд с поменянными местами метками (образец, который был помечен Cy3 на первом слайде, помечен Cy5, и наоборот). В этом примере аминоаллил -UTP присутствует в обратно транскрибируемой смеси.
5. Меченые образцы затем смешивают с запатентованным раствором для гибридизации , который может состоять из SDS , SSC , сульфата декстрана , блокирующего агента (например, ДНК Cot-1 , ДНК спермы лосося, ДНК тимуса теленка, PolyA или PolyT), раствора Денхардта, или формамин .
6. Смесь денатурируют и добавляют в отверстия микрочипа. Отверстия герметизируют и микрочип гибридизируют либо в гибридной печи, где микрочип перемешивают вращением, либо в смесителе, где микрочип перемешивают путем переменного давления в точечных отверстиях.
7. После ночной гибридизации все неспецифическое связывание смывается (SDS и SSC).
8. Микрочип высушивается и сканируется с помощью аппарата, который использует лазер для возбуждения красителя и измеряет уровни излучения с помощью детектора.
9. На изображение нанесена сетка с помощью шаблона, и интенсивность каждого признака (состоящего из нескольких пикселей) определяется количественно.
10. Необработанные данные нормализуются; Самый простой метод нормализации — вычесть фоновую интенсивность и масштаб так, чтобы общие интенсивности признаков двух каналов были равны, или использовать интенсивность эталонного гена для расчета t -значения для всех интенсивностей. Более сложные методы включают z-отношение , регрессию лесса и лоусса и RMA (робастный многочиповый анализ) для чипов Affymetrix (одноканальный кремниевый чип, короткие олигонуклеотиды, синтезированные in situ ).

Микрочипы и биоинформатика

Значения экспрессии генов, полученные в ходе экспериментов на микрочипах, можно представить в виде тепловых карт для визуализации результатов анализа данных.

Появление недорогих экспериментов на микрочипах создало несколько конкретных проблем биоинформатики: ^{[ нужна ссылка ]} множественные уровни репликации в экспериментальном дизайне (Экспериментальный дизайн); количество платформ и независимых групп и формат данных (стандартизация); статистическая обработка данных (Анализ данных); сопоставление каждого зонда с транскриптом мРНК , который он измеряет (Аннотация); огромный объем данных и возможность поделиться ими (хранилище данных).

Экспериментальная дизайн

Из-за биологической сложности экспрессии генов соображения по поводу планирования эксперимента, которые обсуждаются в статье о профилировании экспрессии , имеют решающее значение, если на основе данных можно сделать статистически и биологически обоснованные выводы.

При планировании эксперимента с микрочипом следует учитывать три основных элемента. Во-первых, репликация биологических образцов необходима для того, чтобы сделать выводы из эксперимента. Во-вторых, технические повторы (например, два образца РНК, полученные из каждой экспериментальной единицы) могут помочь количественно оценить точность. Биологические повторы включают независимые экстракции РНК. Технические реплики могут представлять собой две аликвоты одного и того же экстракта. В-третьих, пятна каждого клона кДНК или олигонуклеотида присутствуют в виде реплик (по крайней мере, дубликатов) на предметном стекле микрочипа, чтобы обеспечить определенную техническую точность при каждой гибридизации. Крайне важно обсудить информацию о подготовке и обращении с пробами, чтобы помочь идентифицировать независимые единицы в эксперименте и избежать завышенных оценок статистической значимости . ^[19]

Стандартизация

Данными микроматриц трудно обмениваться из-за отсутствия стандартизации в изготовлении платформ, протоколов анализа и методов анализа. Это представляет собой проблему совместимости в биоинформатике . Различные массовые проекты с открытым исходным кодом пытаются облегчить обмен и анализ данных, полученных с помощью непатентованных чипов:

Например, контрольный список «Минимальная информация об эксперименте с микрочипами» ( MIAME ) помогает определить уровень детализации, который должен существовать, и принимается многими журналами в качестве требования для подачи статей, включающих результаты микрочипов. Но MIAME не описывает формат информации, поэтому, хотя многие форматы могут поддерживать требования MIAME, по состоянию на 2007 год ^{[обновлять]}ни один формат не позволяет проверить полное семантическое соответствие. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) реализует «Проект контроля качества MicroArray (MAQC)» с целью разработки стандартов и показателей контроля качества, которые в конечном итоге позволят использовать данные MicroArray при разработке лекарств, клинической практике и принятии нормативных решений. . ^[20] Общество MGED разработало стандарты представления результатов экспериментов по экспрессии генов и соответствующие аннотации.

Анализ данных

Ученый Национального центра токсикологических исследований изучает данные микрочипов

Наборы данных микрочипов обычно очень велики, и на точность анализа влияет ряд переменных. Статистические задачи включают учет влияния фонового шума и соответствующую нормализацию данных. Методы нормализации могут подходить для конкретных платформ, а в случае коммерческих платформ анализ может быть запатентованным. ^[21] Алгоритмы, влияющие на статистический анализ, включают:

• Анализ изображения: привязка к сетке, точечное распознавание сканированного изображения (алгоритм сегментации), удаление или маркировка некачественных и малоинтенсивных признаков (так называемое маркирование ).
• Обработка данных: вычитание фона (на основе глобального или локального фона), определение интенсивностей пятен и отношений интенсивностей, визуализация данных (например, см. график MA ) и логарифмическое преобразование отношений, глобальная или локальная нормализация отношений интенсивностей и сегментация на различные области количества копий с использованием алгоритмов обнаружения шагов . ^[22]
• Анализ обнаружения классов. Этот аналитический подход, иногда называемый неконтролируемой классификацией или обнаружением знаний, пытается определить, группируются ли в группы микрочипы (объекты, пациенты, мыши и т. д.) или гены. Идентификация естественно существующих групп объектов (микрочипов или генов), которые группируются вместе, может позволить обнаружить новые группы, о существовании которых ранее не было известно. Во время анализа обнаружения знаний различные методы неконтролируемой классификации могут использоваться с данными микрочипов ДНК для идентификации новых кластеров (классов) массивов. ^[23] Этот тип подхода не основан на гипотезах, а скорее основан на итеративном распознавании образов или статистических методах обучения для поиска «оптимального» количества кластеров в данных. Примеры методов неконтролируемого анализа включают самоорганизующиеся карты, нейронный газ, кластерный анализ k-средних, ^[24] иерархический кластерный анализ, кластеризацию на основе обработки геномных сигналов и кластерный анализ на основе модели. Для некоторых из этих методов пользователю также необходимо определить меру расстояния между парами объектов. Хотя обычно используется коэффициент корреляции Пирсона, в литературе было предложено и оценено несколько других показателей. ^[25] Входные данные, используемые в анализе обнаружения классов, обычно основаны на списках генов, имеющих высокую информативность (низкий уровень шума), основанную на низких значениях коэффициента вариации или высоких значениях энтропии Шеннона и т. д. Определение наиболее вероятного или оптимальное количество кластеров, полученное в результате неконтролируемого анализа, называется валидностью кластера. Некоторыми обычно используемыми показателями достоверности кластера являются индекс силуэта, индекс Дэвиса-Булдина, ^[26] индекс Данна или статистика Хьюберта . ${\displaystyle \Gamma }$
• Анализ прогнозирования классов. Этот подход, называемый контролируемой классификацией, создает основу для разработки прогнозирующей модели, в которую могут быть введены будущие неизвестные тестовые объекты, чтобы предсказать наиболее вероятное членство тестовых объектов в классе. Контролируемый анализ ^[23] для прогнозирования классов включает использование таких методов, как линейная регрессия, k-ближайший сосед, квантование обучающего вектора, анализ дерева решений, случайные леса, наивный Байес, логистическая регрессия, ядерная регрессия, искусственные нейронные сети, машины опорных векторов, смесь экспертов и контролируемого нервного газа. Кроме того, используются различные метаэвристические методы, такие как генетические алгоритмы , самоадаптация ковариационной матрицы, оптимизация роя частиц и оптимизация муравьиных колоний . Входные данные для прогнозирования класса обычно основаны на отфильтрованных списках генов, предсказывающих класс, определяемых с использованием классических тестов гипотез (следующий раздел), индекса разнообразия Джини или прироста информации (энтропии).
• Статистический анализ, основанный на гипотезах: Идентификация статистически значимых изменений в экспрессии генов обычно выполняется с использованием t-критерия , ANOVA , байесовского метода ^{[27] Методы} теста Манна-Уитни , адаптированные к наборам данных микрочипов, которые учитывают множественные сравнения ^[28] или кластерный анализ . ^[29] Эти методы оценивают статистическую мощность на основе вариаций данных и количества повторов эксперимента и могут помочь свести к минимуму ошибки типа I и типа II в анализе. ^[30]
• Уменьшение размеров. Аналитики часто уменьшают количество измерений (генов) перед анализом данных. ^[23] Это может включать в себя линейные подходы, такие как анализ главных компонентов (PCA) или нелинейное обучение многообразию (дистанционное метрическое обучение) с использованием PCA ядра, карт диффузии, собственных карт Лапласа, локального линейного встраивания, локально сохраняющих проекций и отображения Сэммона.
• Сетевые методы: Статистические методы, которые учитывают основную структуру генных сетей и представляют либо ассоциативные, либо причинные взаимодействия или зависимости между генными продуктами. ^[31] Анализ сети взвешенной совместной экспрессии генов широко используется для идентификации модулей совместной экспрессии и внутримодульных генов-концентраторов. Модули могут соответствовать типам клеток или путям. Внутримодульные концентраторы с высокой степенью связи лучше всего представляют соответствующие модули.

Данные микрочипов могут потребовать дальнейшей обработки, направленной на уменьшение размерности данных, чтобы облегчить их понимание и более целенаправленный анализ. ^[32] Другие методы позволяют анализировать данные, состоящие из небольшого количества биологических или технических повторов ; например, тест Local Pooled Error (LPE) объединяет стандартные отклонения генов с одинаковыми уровнями экспрессии, чтобы компенсировать недостаточную репликацию. ^[33]

Аннотация

Связь между зондом и мРНК , которую он должен обнаружить, нетривиальна. ^[34] Некоторые мРНК могут перекрестно гибридизовать зонды в массиве, которые должны обнаруживать другую мРНК. Кроме того, мРНК могут испытывать систематическую ошибку амплификации, специфичную для последовательности или молекулы. В-третьих, зонды, предназначенные для обнаружения мРНК определенного гена, могут полагаться на геномную информацию EST , которая неправильно связана с этим геном.

Хранилище данных

Данные микрочипов оказались более полезными по сравнению с другими аналогичными наборами данных. Огромный объем данных, специализированные форматы (такие как MIAME ) и усилия по курированию, связанные с наборами данных, требуют специализированных баз данных для хранения данных. Ряд решений для хранения данных с открытым исходным кодом, таких как InterMine и BioMart, были созданы специально для интеграции различных наборов биологических данных, а также для поддержки анализа.

Альтернативные технологии

Достижения в области массового параллельного секвенирования привели к развитию технологии RNA-Seq , которая позволяет использовать комплексный подход к транскриптому для характеристики и количественной оценки экспрессии генов. ^{[35] [36]} В отличие от микрочипов, для которых необходимо наличие эталонного генома и транскриптома до того, как можно будет разработать сам микрочип, RNA-Seq также можно использовать для новых модельных организмов, геном которых еще не секвенирован. ^[36]

Глоссарий

• Массив или слайд — это набор объектов , пространственно расположенных в двумерной сетке, расположенных в столбцах и строках.
• Блок или подмассив : группа пятен, обычно создаваемая за один цикл печати; несколько подмассивов/блоков образуют массив.
• Случай/контроль : парадигма экспериментального дизайна, особенно подходящая для двухцветной системы массивов, в которой состояние, выбранное в качестве контроля (например, здоровая ткань или состояние), сравнивается с измененным состоянием (например, больная ткань или состояние).
• Канал : выход флуоресценции , записанный в сканере для отдельного флуорофора , может быть даже ультрафиолетовым.
• Переворот красителя , замена красителя или обращение флюора : взаимное мечение мишеней ДНК двумя красителями для учета систематической ошибки красителя в экспериментах.
• Сканер : прибор, используемый для обнаружения и количественной оценки интенсивности флуоресценции пятен на предметном стекле микрочипа путем избирательного возбуждения флуорофоров лазером и измерения флуоресценции с помощью фильтрующей (оптической) системы фотоумножителя .
• Пятно или особенность : небольшая область на предметном стекле, содержащая пикомоли определенных образцов ДНК.
• Другие соответствующие термины см.:
  • Глоссарий терминов, связанных с экспрессией генов
  • Протокол (естественные науки)

Смотрите также

• Биологический портал
• Технологический портал

• Транскриптомные технологии
  • Серийный анализ экспрессии генов
  • РНК-Seq
• MAGICчип
• Методы микроматричного анализа
• Базы данных микрочипов
• Цианиновые красители, такие как Cy3 и Cy5, обычно используются в качестве флуорофоров с микрочипами.
• Анализ генных чипов
• Анализ значимости микрочипов
• Микрочип олигонуклеотидов, специфичных к метилированию
• Микрофлюидика или лаборатория на чипе
• Патогеномика
• Фенотипический микрочип
• Системная биология
• Полногеномное секвенирование

Рекомендации

1. Тауб, Флойд (1983). «Лабораторные методы: последовательные сравнительные гибридизации, анализируемые с помощью компьютерной обработки изображений, могут идентифицировать и количественно определять регулируемые РНК». ДНК . 2 (4): 309–327. дои : 10.1089/dna.1983.2.309. ПМИД  6198132.
2. Адомас А; Хеллер Дж; Олсон А; Осборн Дж; Карлссон М; Нахалкова Ю; Ван Зил Л; Седеров Р; Стенлид Дж; Финли Р; Асьегбу ФО (2008). «Сравнительный анализ количества транскриптов у Pinus sylvestris после заражения сапротрофным, патогенным или мутуалистическим грибом». Физиол дерева . 28 (6): 885–897. doi : 10.1093/treephys/28.6.885. ПМИД  18381269.
3. Поллак-младший; Перу CM; Ализаде А.А.; Эйзен М.Б.; Пергаменщиков А; Уильямс CF; Джеффри СС; Ботштейн Д; Браун ПО (1999). «Полногеномный анализ изменений числа копий ДНК с использованием микрочипов кДНК». Нат Жене . 23 (1): 41–46. дои : 10.1038/12640. PMID  10471496. S2CID  997032.
4. Моран Дж; Стоукс С; Тьюс С; Хубе Б; Коулман, округ Колумбия; Салливан Д. (2004). «Сравнительная геномика с использованием микрочипов ДНК Candida albicans выявила отсутствие и расхождение генов, связанных с вирулентностью, у Candida dubliniensis». Микробиология . 150 (Часть 10): 3363–3382. дои : 10.1099/mic.0.27221-0 . hdl : 2262/6097 . ПМИД  15470115.
5. Хасиа Дж.Г.; Фан Джей Би; Райдер О; Джин Л; Эджмон К; Гандур Дж; Майер Р.А.; Солнце Б; Се Л; Роббинс CM; Броды LC; Ван Д; Лендер ES; Липшуц Р; Фодор СП; Коллинз Ф.С. (1999). «Определение предковых аллелей однонуклеотидных полиморфизмов человека с использованием массивов олигонуклеотидов высокой плотности». Нат Жене . 22 (2): 164–167. дои : 10.1038/9674. PMID  10369258. S2CID  41718227.
6. Gagna, Клод Э.; Ламберт, В. Кларк (1 мая 2009 г.). «Новые многоцепочечные альтернативные микрочипы плазмидной и спиральной переходной ДНК и РНК: значение для терапии». Фармакогеномика . 10 (5): 895–914. дои : 10.2217/стр.09.27. ISSN  1744-8042. ПМИД  19450135.
7. Gagna, Клод Э.; Кларк Ламберт, В. (1 марта 2007 г.). «Клеточная биология, хемогеномика и хемопротеомика - применение к открытию лекарств». Мнение экспертов об открытии лекарств . 2 (3): 381–401. дои : 10.1517/17460441.2.3.381. ISSN  1746-0441. PMID  23484648. S2CID  41959328.
8. Мукерджи, Анирбан; Васкес, Карен М. (1 августа 2011 г.). «Триплексная технология в исследованиях повреждений ДНК, репарации ДНК и мутагенеза». Биохимия . 93 (8): 1197–1208. дои : 10.1016/j.biochi.2011.04.001. ISSN  1638-6183. ПМЦ 3545518 . ПМИД  21501652. 
9. Родос, Даниэла; Липпс, Ханс Дж. (15 октября 2015 г.). «G-квадруплексы и их регуляторная роль в биологии». Исследования нуклеиновых кислот . 43 (18): 8627–8637. дои : 10.1093/nar/gkv862. ISSN  1362-4962. ПМК 4605312 . ПМИД  26350216. 
10. Рашид, Авайс; Хао, Юаньфэн; Ся, Сяньчунь; Хан, Авайс; Сюй, Юнби; Варшни, Раджив К.; Он, Чжунху (2017). «Чипы селекции сельскохозяйственных культур и платформы генотипирования: прогресс, проблемы и перспективы» (PDF) . Молекулярный завод . Chin Acad Sci +Chin Soc Plant Bio+ Шанхайский институт биологических наук ( Elsevier ). 10 (8): 1047–1064. дои : 10.1016/j.molp.2017.06.008 . ISSN  1674-2052. PMID  28669791. S2CID  33780984.
11. Методы J Biochem Biophys. 2000, 16 марта; 42(3): 105–10. ДНК-печать: использование стандартного струйного принтера для переноса нуклеиновых кислот на твердые носители. Гольдманн Т., Гонсалес Дж.С.
12. Лаустед C; и другие. (2004). «POSaM: быстрый, гибкий, струйный синтезатор олигонуклеотидов и микрочип с открытым исходным кодом». Геномная биология . 5 (8): 58 р. дои : 10.1186/gb-2004-5-8-r58 . ПМК 507883 . ПМИД  15287980. 
13. Баммлер Т., Бейер Р.П.; Консорциум, участники исследований в области токсикогеномики; Керр, X; Цзин, LX; Лапидус, С; Лазарев Д.А.; Паулес, РС; Ли, Дж.Л.; Филлипс, Т.О. (2005). «Стандартизация глобального анализа экспрессии генов между лабораториями и между платформами». Нат-методы . 2 (5): 351–356. дои : 10.1038/nmeth754. PMID  15846362. S2CID  195368323.
14. Пиз AC; Солас Д; Салливан Э.Дж.; Кронин МТ; Холмс КП; Фодор С.П. (1994). «Светогенерируемые олигонуклеотидные массивы для быстрого анализа последовательностей ДНК». ПНАС . 91 (11): 5022–5026. Бибкод : 1994PNAS...91.5022P. дои : 10.1073/pnas.91.11.5022 . ПМК 43922 . ПМИД  8197176. 
15. Нувайсир EF; Хуан В; Альберт Т.Дж.; Сингх Дж; Нувайсир К; Питас А; Ричмонд Т; Горский Т; Берг Дж.П.; Баллин Дж; Маккормик М; Нортон Дж; Поллок Т; Сумвальт Т; Мясник Л; Портер Д; Молла М; Зал С; Блаттнер Ф; Суссман М.Р.; Уоллес Р.Л.; Серрина Ф; Грин РД (2002). «Анализ экспрессии генов с использованием массивов олигонуклеотидов, полученных с помощью безмасочной фотолитографии». Геном Рез . 12 (11): 1749–1755. дои : 10.1101/гр.362402. ПМК 187555 . ПМИД  12421762. 
16. Шалон Д; Смит С.Дж.; Браун ПО (1996). «Система микрочипов ДНК для анализа сложных образцов ДНК с использованием гибридизации двухцветных флуоресцентных зондов». Геном Рез . 6 (7): 639–645. дои : 10.1101/гр.6.7.639 . ПМИД  8796352.
17. Тан Т; Франсуа Н; Глатиньи А; Агьер Н; Муччелли М.Х.; Аггербек Л; Делакруа Х (2007). «Оценка коэффициента экспрессии в экспериментах с двухцветными микрочипами значительно улучшается за счет исправления несовпадения изображений». Биоинформатика . 23 (20): 2686–2691. doi : 10.1093/биоинформатика/btm399 . ПМИД  17698492.
18. Шафи, Томас; Лоу, Рохан (2017). «Структура генов эукариот и прокариот». Викижурнал медицины . 4 (1). дои : 10.15347/wjm/2017.002 . ISSN  2002-4436.
19. Черчилль, Джорджия (2002). «Основы экспериментального проектирования микрочипов кДНК» (PDF) . Природная генетика . добавка. 32 : 490–5. дои : 10.1038/ng1031. PMID  12454643. S2CID  15412245. Архивировано из оригинала (PDF) 8 мая 2005 года . Проверено 12 декабря 2013 г.
20. Центр токсикоинформатики НКТР - Проект MAQC
21. "Просигна | Алгоритм Просигны" . prosigna.com . Проверено 22 июня 2017 г.
22. Литтл, Массачусетс; Джонс, Н.С. (2011). «Обобщенные методы и решатели для кусочно-постоянных сигналов: Часть I» (PDF) . Труды Королевского общества А. 467 (2135): 3088–3114. дои : 10.1098/rspa.2010.0671. ПМК 3191861 . ПМИД  22003312. 
23. Петерсон, Лейф Э. (2013). Классификационный анализ ДНК-микрочипов. Джон Уайли и сыновья. ISBN 978-0-470-17081-6.
24. Де Соуто М и др. (2008)Кластеризация данных об экспрессии генов рака: сравнительное исследование, BMC Bioinformatics, 9 (497).
25. Ясковяк, Пабло А; Кампелло, Рикардо Дж.Г.Б.; Коста, Иван Г (2014). «О выборе подходящих расстояний для кластеризации данных об экспрессии генов». БМК Биоинформатика . 15 (Приложение 2): S2. дои : 10.1186/1471-2105-15-S2-S2 . ПМК 4072854 . ПМИД  24564555. 
26. Большакова Н., Азуахе Ф. (2003) Методы кластерной проверки данных экспрессии генома, Signal Processing, Vol. 83, стр. 825–833.
27. Бен Гал, И.; Шани, А.; Гор, А.; Грау, Дж.; Арвив, С.; Шмилович, А.; Пош, С.; Гросс, И. (2005). «Идентификация сайтов связывания транскрипционных факторов с помощью байесовских сетей переменного порядка». Биоинформатика . 21 (11): 2657–2666. doi : 10.1093/биоинформатика/bti410. ISSN  1367-4803. ПМИД  15797905.
28. Юк Фай Люнг и Дуччио Кавальери, Основы анализа данных микрочипов кДНК. Тенденции в генетике, том 19, № 11, ноябрь 2003 г.
29. Принс И.; Маймон О.; Бен-Гал И. (2007). «Оценка кластеризации экспрессии генов с помощью меры взаимного информационного расстояния». БМК Биоинформатика . 8 (1): 111. дои : 10.1186/1471-2105-8-111 . ПМЦ 1858704 . ПМИД  17397530. 
30. Вэй С; Ли Дж; Бумгарнер Р.Э. (2004). «Размер выборки для обнаружения дифференциально экспрессируемых генов в экспериментах на микрочипах». БМК Геномика . 5:87 . дои : 10.1186/1471-2164-5-87 . ПМЦ 533874 . ПМИД  15533245. 
31. Эммерт-Штрайб, Ф. и Демер, М. (2008). Анализ данных микрочипов. Сетевой подход . Вайли-ВЧ. ISBN 978-3-527-31822-3.
32. Воутерс Л; Гюльманн Х.В.; Бийненс Л; Касс СУ; Моленбергс Г; Леви П.Дж. (2003). «Графическое исследование данных об экспрессии генов: сравнительное исследование трех многомерных методов». Биометрия . 59 (4): 1131–1139. CiteSeerX 10.1.1.730.3670 . дои : 10.1111/j.0006-341X.2003.00130.x. PMID  14969494. S2CID  16248921. 
33. Джайн Н; Татт Дж; Брасиале Т; Лей К; О'Коннелл М; Ли Дж. К. (2003). «Тест локальных объединенных ошибок для идентификации дифференциально экспрессируемых генов с помощью небольшого количества реплицированных микрочипов». Биоинформатика . 19 (15): 1945–1951. doi : 10.1093/биоинформатика/btg264 . ПМИД  14555628.
34. Барбоза-Морайс, Нидерланды; Даннинг, MJ; Самараджива, ЮАР; Дарот, JFJ; Ричи, Мэн; Линч, AG; Таваре, С. (18 ноября 2009 г.). «Конвейер повторных аннотаций для Illumina BeadArrays: улучшение интерпретации данных об экспрессии генов». Исследования нуклеиновых кислот . 38 (3): е17. дои : 10.1093/nar/gkp942. ПМЦ 2817484 . ПМИД  19923232. 
35. Мортазави, Али; Брайан А. Уильямс; Кеннет МакКью; Лориан Шеффер; Барбара Уолд (июль 2008 г.). «Картирование и количественная оценка транскриптомов млекопитающих с помощью RNA-Seq». Нат-методы . 5 (7): 621–628. дои : 10.1038/nmeth.1226. ISSN  1548-7091. PMID  18516045. S2CID  205418589.
36. Ван, Чжун; Марк Герштейн; Майкл Снайдер (январь 2009 г.). «RNA-Seq: революционный инструмент для транскриптомики». Нат преподобный Жене . 10 (1): 57–63. дои : 10.1038/nrg2484. ISSN  1471-0056. ПМЦ 2949280 . ПМИД  19015660. 

Внешние ссылки

• Экспрессия генов в Curlie
• Микромасштабные продукты и услуги для биохимии и молекулярной биологии в Curlie
• Продукты и услуги для экспрессии генов в Curlie
• Онлайн-сервисы для анализа экспрессии генов в Curlie
• Анимация микрочипов 1Lec.com
• Учебник по биологии PLoS: анализ микрочипов
• Краткое изложение технологии микрочипов
• ArrayMining.net – бесплатный веб-сервер для онлайн-анализа микрочипов.
• Микроматрица – как это работает?
• Комментарий PNAS: Открытие принципов природы на основе математического моделирования данных микрочипов ДНК
• Виртуальный эксперимент с ДНК-микрочипом