生物芯片的研究与应用教学.ppt

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1、生物芯片的研究与应用,黄燕 huangyanfudan.edu. 付旭平,教学内容,基因芯片原理 一些重点基因芯片类型介绍 基因表达谱芯片生物信息学 基因芯片表达谱数据分析 基因芯片在“组学”中的应用 其他类型的基因芯片和生物芯片的介绍,关于考试,期末考试占60:开卷 平时成绩占35:选取文章解读(作业),课堂讲解 点名计5,参考书目,高新技术科普丛书基因芯片技术解码生命,化学工业出版社,2004年5月。 基因芯片与功能基因组研究,化学工业出版社,2004年7月。 基因芯片数据处理与分析, 化学工业出版社, 2006年7月,生物芯片概述,第一讲,生物芯片的出现,生物芯片的概念来源于计算机芯片

2、微处理芯片是由硅、锗等半导体材料经微电子加工技术制作的集成电路设备,将不同功能单元集成在一块微型器件上;生物芯片只是一种执行生物检测和分析的微型设备 从起源和制造工艺来说,生物芯片还是与微处理芯片有一定的渊源关系。早期微处理器芯片的制造经历了由大变小的过程,使微电子工业发生质的飞跃 微处理器芯片这种制造上的微型化启发了生物学家的思路,使他们产生了用微电子平板印刷技术制造用于生命科学研究和医疗诊断的微型仪器的想法,从而导致了生物芯片的出现,基因芯片是生物芯片的代表,基因芯片发展历史,Southern & Northern Blot,Dot Blot,Macroarray,Microarray,基

3、因芯片的标志性事件,Affymetrix公司在20世纪80年代末到九十年代初率先开始研究。1991年,在1cm2左右的玻璃片上原位合成寡核苷酸片段,诞生世界上首张寡核苷酸芯片。 94年俄罗斯研制出一种基因芯片,用于检测-地中海贫血病人血样的基因突变,筛选了100多个-地中海贫血已知的基因突变。 95年,第一块以玻璃为载体的微矩阵cDNA微阵列在斯坦福大学P.O.Brown实验室诞生。,生物芯片的概念,生物芯片是泛指利用微电子技术和微加工技术在硅,玻璃和高分子材料等基底材料上制作的,用以执行生物样品分析,临床诊断,环境监测,卫生检疫,法医鉴定,生化武器防御,新药开发等用途的微型化精密器件。 生物

4、芯片借用了计算机芯片的集成化的特点,把生物活性大分子(目前主要是核酸和蛋白质)或细胞等,密集排列固定在固相载体上,形成微型的检测器件,固相载体通常是硅片、玻片、聚丙烯或尼龙膜等,因此狭义的生物芯片也称微阵列芯片,主要包括cDNA、寡核苷酸、蛋白质、细胞和组织微阵列。 广义的生物芯片是指能对生物成分或生物分子进行快速并行处理和分析的厘米见方的固体薄型器件,将微阵列技术与生物微机电技术相结合,通过微加工和微电子技术在固体基片表面构建的微型生物化学分析系统,以实现对细胞、蛋白质、DNA 以及其他生物组分的准确、快速、大信息量的检测。,生物芯片的特点,在面积不大的基片上有序地点阵排列了一系列固定于一定

5、位置、可寻址和识别的生物分子 微电子学的并行处理和高密度集成的特点,可对生物分子进行快速并行处理 高通量,高信息量、快速、自动化,生物芯片与“组学”研究,生物学过程是许多分子相互作用的结果,需要知道“whole picture”:组学特征;各种组学研究应运而生:基因组学,转录组学,蛋白组学,代谢组学,药物基因组学等等 基因组序列的可获得性 计算机辅助的可能性 微电子学、物理学、化学、计算机科学与生命科学交叉综合的高科技技术 生物芯片在组学研究极具优势,Source: GenBank There are approximately 85,759,586,764 bases in 82,853,6

6、85 sequence records in the traditional GenBank divisions and 108,635,736,141 bases in 27,439,206 sequence records in the WGS division as of February 2008.,GenBank basepair growth,growth of biological databases,growth of biological databases,3D structures growth,.rcsb.org/pdb/holdings.html,FERN 160,0

7、00,000,000 LUNGFISH 139,000,000,000 SALAMANDER 81,300,000,000 NEWT 20,600,000,000 ONION 8,000,000,000 GORILLA 3,523,200,000 MOUSE 3,454,200,000 HUMAN 3,400,000,000 31,000 Drosophila 137,000,000 13,500 C. Elegans 96,000,000 19,000 Yeast 12,000,000 6,315 E. Coli 5,000,000 5,361,genes,基因组大小,基因组学(genomi

8、cs),基因组学就是发展和应用DNA制图、测序新技术以及计算机程序,结合多种生命科学研究手段,全面分析生命体基因组结构及功能。 基因组学分为两个阶段,即HGP、功能基因组学。 HGP:制作高分辨率的人类遗传图和物理图,最终完成人类和其他重要模式生物全部基因组DNA序列测定 功能基因组学:详尽分析序列,描述基因组所有基因的功能,包括研究基因的表达及其调控,如比较基因组,药物基因组,基因多态性基因组,环境基因组学,蛋白组学等,转录组学(transcriptomics),转录组就是指一个细胞内的一套mRNA转录物。与基因组的概念不同,转录组的定义中包含了时间和空间的限定。同一细胞在不同的生长周期,在

9、不同的生长条件下,其基因表达情况是不完全相同的。 生物芯片技术(DNA芯片、毛细管电泳芯片、PCR芯片)不仅可用于DNA序列测定,更适合基因组或成千上万个基因表达分析,研究特殊阶段、环境、状态下细胞或组织在转录水平的表达谱。,药物基因组学(pharmacogenomics),1997年6月28日金赛特(巴黎)可伯特实验室宣布成立世界上第一个独特的基因与制药公司,研究基因变异所致的不同疾病对药物的不同反应,并在此基础上研制出新药或新的用药方法,这一新概念被称为药物基因组学, 实现了基因功能学与分子药理学的有机结合。 基于基因组的单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorp

10、hisms,SNPs)等遗传标志,以及基因表达。,药物基因组学,不以发现基因为主要目的,而是相对简单地运用已知的基因理论改善病人的治疗。 以药物效应及安全性为目标,研究各种基因突变/变异与药效及安全性的关系。 将DNA芯片技术应用于药物基因组学,进行基因功能及其多态性的研究,以确认与药物效应及药物吸收、代谢、排泄等相关的基因,并查明这些基因的多态性,鉴定一系列的全新的药物效应基因(drug-response gene)。,药物基因组学,药物效应基因所编码的酶、受体、离子通道及基因本身作为药物作用的靶,也是药物基因组学的研究关键所在,是确定病人如何产生药物疗效、疾病亚型分类的依据、毒副作用的基础

11、。 个性化治疗: 有人曾设计了一种急性原淋巴细胞白血病药物基因组芯片,这种芯片上包括了所有可能影响急性原淋巴细胞白血病病人对化学治疗反应的基因,借助这种芯片可以根据病人的基因型对病人分群,帮助医生为每个病人选择合适的治疗药物和药物剂量。,蛋白研究,仅靠基因组的序列远远不够阐明生命现象。 蛋白质本身的存在形式和活动规律,如翻译后修饰、蛋白质间相互作用以及蛋白质结构等问题,必须要依赖于对蛋白质组学的研究来解决。 任何一种疾病在表现出可察觉的症状之前,就已经有一些蛋白质发生了变化。因此寻找各种疾病的关键蛋白和标志蛋白,对于疾病的诊断、病理的研究和药物的筛选都具有重要意义。,蛋白质组学(proteom

12、ics),蛋白质组研究一个机体,一个组织或一个细胞内的全套蛋白质及其活动方式,相关技术有双相电泳,质谱和蛋白质芯片技术等。 由于人有着大量的组织、细胞类型和发育阶段,对人类蛋白组的研究主要聚焦在特异的组织、细胞和疾病上。几乎所有的生理和病理过程,以及药物和环境因子的作用都依赖于蛋白质,并引起蛋白质的变化。反之,对蛋白质组变化的分析也能提供对上述过程或结果的重要信息。 蛋白质组学主要包括:细胞器蛋白质组学 (Cell-map proteomics):即确定蛋白质在亚细胞结构中的位置;通过纯化细胞器或用质谱仪鉴定蛋白质复合物组成等来确定。表达蛋白质组学(Expression proteomics)

13、:把细胞、组织中的所有蛋白质建立成定量表达图谱。,蛋白质组学,阐明细胞代谢、信号传导和调控网络的组织结构和动力学,并理解这些网络如何在病理中失去功能,又如何通过干预如药物和基因改变它们的功能。 阐明某些疾病的发生发展机理,并为解决途径提供理论依据。人的各种体液(血液、淋巴、脊髓、乳汁和尿等)被用于研究与某些疾病的关系。对于各种肿瘤组织与正常组织之间蛋白质谱差异的研究,已经找到一些肿瘤特异性的蛋白分子,可能会对揭示肿瘤发生的机制有帮助。,考察生物体系受刺激前后(如将某个特定的基因变异或环境变化后)代谢产物图谱及其动态变化,来研究生物体系的代谢网络。 鉴定,检测如血液,尿液,唾液等中代谢物浓度和活

14、性的变化,研究对象主要是针对分子量1,000以下的内源性小分子。 代谢物的种类远少于基因和蛋白的数目;生物体液的代谢物分析可反映机体系统的生理和病理状态。基因和蛋白表达的微小变化会在代谢物水平得到放大;药物代谢组学,代谢组学 metabolomics,肝病的代谢组学,乙型肝炎导致的肝硬化和肝癌问题突出;包括肝炎和肝癌在内的肝脏疾病在代谢方面对局部和全身有影响 肝脏作为人体内最大的和最重要的脏器承担了大部分的合成、分解和转化等代谢过程,某些酶系和功能是肝脏所特有的,因此必须从代谢的角度对肝脏和肝病进行系统研究。同时,肝脏与其他脏器之间通过代谢交互作用(常见或未知的小分子化合物)发生着各种联系。

15、代谢组学不仅能够将不同肝病患者与正常人进行有效区分,而且能够在肝病早期通过代谢变化对疾病作出预警和发现新的病变标志物。,组学 “omics”,比较基因组学(Comparative Genomics),比较基因组学对已知的基因和基因组结构进行比较,涉及比较不同物种的整个基因组,来了解基因的功能、表达机理和物种进化的学科。 利用模式生物基因组与人类基因组之间编码顺序上和结构上的同源性,克隆人类疾病基因,揭示基因功能和疾病分子机制,阐明物种进化关系,及基因组的内在结构。 模式生物基因组一般比较小,但编码基因的比例较高,重复顺序和非编码顺序较少; DNA有一定冗余,即重复;其G+C%比较高;内含子和外

16、显子的结构组织比较保守,剪切位点在多种生物中一致;绝大多数的核心生物功能由相当数量的orthologous(直系同源蛋白)承担等,系统生物学(systems biology),1997年,Arkin等通过测定糖酵解过程中不同时间的各个底物浓度变化,在不用已知知识的情况下,通过计算重新创立了糖酵解途径,而生化学家用假说驱动花了几十年时间才建立糖酵解途径,这是系统生物学的雏形 2001年正是提出系统生物学的概念,系统生物学,2003年NIH正式提出启动系统生物学的研究,提出路线图计划(road map),拟通过这种组学研究的成果建立理论模型,研究复杂的生物网络,包括转录网络调控,代谢网络和信号传导网络等,最终揭示生命现象的重大问题和重大疾病 这些网络是否能解决生命的本质

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