腫瘤基因組和基因芯(文件)
【正文】 or DOG1 and no mutations were found in KIT exon 11, the most mon mutation in GIST. Histologic review of the tumor suggested a new diagnosis of dedifferentiated liposara. 27 saras, 5normal smooth muscle and 2 normal skeletal muscle tissues microRNA expression profiles classify human cancers Leukemia Solid Tumor microRNA表達譜的不一致性很高 不同實驗室得出的 microRNA表達譜結果很不一致：microRNA芯片技術的難度和不成熟性。 ? 使用純化的小 RNA進行實驗可能會引入錯誤：目前無法測量小 RNA在總 RNA中的比例情況，如果癌癥與良性組織含有不同比例的小 RNA，那么純化小 RNA實驗的前提（同樣量的 miRNA被純化得出）則會受到根本的影響。絕大多數人類腫瘤都存在非隨機性的染色體片段丟失。 DNA Extraction amp。 ? Array CGH就是一種新的用于檢測腫瘤細胞染色體拷貝數變化的技術，該項技術能夠通過一個簡單的雜交反應檢測出整個基因組 DNA拷貝數改變。運用平均 ratio值（ R ≥ or R ≤ ）和非參數 t檢驗（ p ≤ ）雙重標準篩選前列腺癌差異表達基因，并對差異表達基因進行 EASE分析。 芯片類型：博星基因芯片有限公司的 8000點的基因芯片（ cDNA芯片） ? 整合分析 11例前列腺癌樣本同時進行了表達譜和 CGH實驗。 ? 53個基因表達可能受到染色體畸變影響 ? 本研究發(fā)現的常見染色體畸變區(qū)域大部分在以前的研究中報道過，但是與前人的研究結果相比也存在畸變區(qū)域和畸變頻率方面的一些差異。 ? 我們的研究發(fā)現基因表達水平和染色體拷貝數呈弱的正相關。 小結 ? 不同類型的芯片應用于腫瘤分子分型 下一講內容 ? Tiling array ? Exon array 。 ? 我們推測染色體拷貝數變化不是影響基因表達水平的主導因素。 ? 發(fā)現新的染色體畸變，如 。 為了尋找表達受到染色體畸變影響的基因，挑選處于染色體擴增區(qū)（在 ≥ 10% 的 18例前列腺癌）的表達上調（在 25例前列腺癌）的基因和處于染色體缺失區(qū)（在 ≥ 10% 的 18例前列腺癌）的表達下調（在 25例前列腺癌）的基因。運用ACE算法分析實驗數據，尋找前列腺癌染色體擴增和缺失。 ? aCGH的特點 : 高通量（覆蓋人類全基因組的探針設計，包括針對基因外顯子、內含子和基因間序列的探針，一張芯片上探針的數量接近 24萬個探針），高分辨率（ 24萬個探針的平均分辯率在 ,對目前較為了解的基因來說，可以檢測到這些具體的基因的單個拷貝數的變化 Agilent， Nimblegen分辨率為 6KB）。 CGH最突出的優(yōu)點在于：通過一次實驗就能完成對整個基因組中所有遺傳物質增加或丟失的分析，實驗所使用的 DNA可以是從新鮮凍存的組織中提取的，也可以提取自福爾馬林固定石蠟包埋的保存材料。 ? 腫瘤中存在基因的擴增 ? 通過比較腫瘤組織與體細胞組織中野生型和突變 DNA的比值可以檢測 LOH以及基因的擴增； 比較基因組雜交（ parative genomic hybridization， CGH ） ? 一種分子細胞遺傳學技術，能夠通過一個簡單的雜交反應檢測出整個基因組 DNA拷貝數改變。 green, downregulated miRNA。如果 miRNA成熟受阻，則可以解釋此矛盾。 基因芯片在腫瘤研究中的應用 小 結 ? 目前腫瘤診斷和治療中存在的問題 ? 利用基因芯片進行分子分型 ? 其他基因芯片類型在腫瘤研究中的應用 miRNA芯片 CGH芯片 甲基化芯片等 miRNA芯片 microRNA ? microRNA(miRNA)是 20～ 24nt的單鏈 RNA, 在進化上具有高度的保守性，它通過與靶 mRNA 不完全互補配對，抑制蛋白翻譯 ,調節(jié)內源基因表達，在基因調控中扮演了重要的角色。 ? 運用基因芯片得到的 Biomarker可用于腫瘤的早期診斷 基因芯片在腫瘤研究中的應用 白血病的分類 ? 腫瘤分類學在過去的 30多年間進步不少，但是在鑒定新的腫瘤類型（ class discovery）和腫瘤分類（ cancer classification）還缺乏通用的方法 ? 急性白血病的分類方法：核的形態(tài)學分析，酶學免疫組化，染色體易位分析，任何一個分析都需要非常有經驗的醫(yī)師進行詳盡的檢查以及分析，需要專業(yè)的實驗室來完成，但沒有一個單獨的測試能夠足以用于診斷 ? 傳統的分類方法的聯合運用，一般而言比較準確，但仍舊會出錯 運用基因芯片表達譜對急性白血病分類 ? 尋找在基因表達水平與預測 ALL和 AML密切相關的分子群 ? 運用這一分子群，看如何能將已知分類的樣本進行準確的分類預測，即尋找能進行分類的基因群（ class predictor）（ training set） ? 用新的樣本群檢測 class predictor的準確性(test set) Precise Classification of Cancer is the First Step in Rational Treatment Gene Expression Profiles Science 286:531 (1999)
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