基因芯片研究隐丹参酮对胰岛素抵抗卵巢颗粒细胞基因表达的影响

应用基因芯片技术,从基因水平分析隐丹参酮对胰岛素抵抗卵巢颗粒细胞基因表达的影响.采用猪卵巢颗粒细胞作为体外研究对象,利用磷酯酰肌醇-3激酶(PI-3K)特异性抑制剂--沃曼青霉素人工诱导猪卵巢胰岛素抵抗的细胞模型,以0.02 g/L隐丹参酮进行干预,继续培养48 h后,以Trizol法提取总RNA,采用猪全基因表达谱芯片技术筛选出差异表达基因.隐丹参酮组与沃曼处理组相比,共筛查出42个差异基因,其中22个基因表达下调,20个基因表达上调.研究表明,隐丹参酮可以通过调节多个基因、作用多个信号途径来改善胰岛素抵抗卵巢颗粒细胞的状态.     

应用基因表达谱芯片研究人肺鳞癌相关基因

应用基因表达谱芯片检测人肺鳞癌与正常肺组织间差异表达基因,并对其进行初步分析。提取5例人肺鳞组织及其癌旁正常肺组织的RNA,混合后分别逆转录合成标记有荧光分子的cDNA探针,与联合基因BiostarH-1×1型基因芯片杂交。计算机分析扫描芯片荧光信号图像,比较两种组织中差异表达基因,对筛选的肿瘤相关基因进行初步分析。结果:两种组织间存在大量差异表达基因,其中113条基因在肺癌组织中较正常肺组织表达上调,112条基因在肺癌组织中较正常肺组织表达下调。分析这些差异表达基因发现,肺鳞组织及其癌旁正常肺组织的基因表达谱差异主要集中在原癌基因和抑癌基因、免疫相关基因、代谢相关基因、蛋白翻译合成相关基因、细胞信号和传递蛋白、细胞凋亡相关基因等方面;而在细胞周期蛋白、细胞骨架和运动、细胞受体、DNA合成和修复及结合和转录等方面则关联甚少。说明基因芯片在筛选疾病相关基因的改变时,具有快速、高效、高灵敏度等特点,人肺鳞癌基因差异表达谱的分析为阐明肺癌的发病分子机制提供了新线索。     

应用表达谱基因芯片筛选植物激活蛋白处理水稻相关差异基因

应用基因表达谱检测植物激活蛋白处理水稻相关差异基因的表达,建立相关基因表达谱。用Cy5和Cy3分别标记激活蛋白处理和对照cDNA,将两种荧光探针混合,与载有10368位点的水稻表达谱cDNA基因芯片进行杂交,并用芯片扫描系统进行扫描,通过Cy5与Cy3信号强度比值的计算研究基因的表达差异。共获得97个差异表达基因,其中上调基因4个,下调基因93个。应用基因表达谱芯片成功筛选了植物激活蛋白处理水稻差异表达的基因,为深入揭示该激活蛋白的作用机制研究提供依据。     

小檗碱、隐丹参酮对胰岛素抵抗卵巢颗粒细胞凋亡相关基因的影响

通过基因芯片技术研究小檗碱、隐丹参酮对胰岛素抵抗卵巢颗粒细胞基因表达的影响。选择猪卵巢颗粒细胞为体外研究对象,利用磷酯酰肌醇-3激酶(PI-3K)特异性抑制剂——沃曼青霉素人工诱导胰岛素抵抗的细胞模型,以0.02g/L小檗碱、隐丹参酮进行干预,继续培养48h,以Trizol法提取总RNA,采用猪全基因表达谱芯片技术筛选出差异表达基因。将筛选得到差异基因输入MAS(Molecule Annotation System)中进行显著性统计分析。结果显示:小檗碱组与沃曼组比较,与细胞凋亡有关的18个基因表达发生显著变化;而隐丹参酮组有12个。这些差异表达的基因涉及TNF家族、bcl-2基因家族、Caspases家族、MAPK信号通路及凋亡传导通路、细胞循环传导通路和tgfb-smad3传导通路。通过对基因芯片上表达水平发生改变基因的分析推测,小檗碱、隐丹参酮诱导卵巢颗粒细胞凋亡是多种途径共同作用的结果,其中Fas和Caspase途径通路上的基因以及细胞周期调控相关的基因可能发挥了主要作用。     

基于加权基因共表达网络分析挖掘茯苓抗食管癌作用靶点

该研究利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)探讨茯苓抗食管癌的潜在作用靶点，为食管癌的临床诊治开创新思路.首先在中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)数据库中筛选出茯苓的有效活性成分及对应靶点，运用Cytoscape软件中鉴定候选药物作用靶点，接着在癌症基因组图谱(TCGA)数据库和基因表达谱差异(GEO)数据库中下载肿瘤相关基因表达数据集，通过WGCNA鉴定出与食管癌紧密相关的基因，并将鉴定出的基因与茯苓的候选药物作用靶点进行比对，确定茯苓抗食管癌的潜在作用靶点，最后采用RT-PCR的方法对筛选出核心基因在人食管癌细胞中的表达量进行检测.结果共获得34种茯苓有效活性成分，及17个对应靶点，主要候选药物作用靶点为：CHRM1、NCOA2、PGR、ADRA1B、ADH1B、PTGS2.其中ADH1B为茯苓抗食管癌的潜在作用靶点.筛选出DLGAP5、MCM2、CCNA2、CDK1、TPX2、TRIP13、KIF23、KIF2C、CENPF、CHAF1A等10个核心基因，其中CHAF1A和MCM2的表达水平对食管癌患者的预后具有影响.RT-PCR结果显示，CDK1、CHAF1A、TP...     

多步骤降维的肿瘤特征基因选择方法

针对基因芯片数据量大、样本数低和基因维数高的特点,提出了一种对基因芯片数据进行多步骤降维处理的分类方法.第一步,采用基因表达差异显著性分析方法(SAM)筛选得到差异表达基因子集.第二步,采用支持向量机(SVM)分类器对该差异表达基因子集进行进一步的分类降维.将该方法用来处理大肠癌和白血病数据集,得到了数量较少而分类能力较强的特征基因子集.实验结果证明该方法可以快速有效地筛选肿瘤特征基因.     

基于SAM和GA／SVM的肿瘤基因表达谱分类算法

基因芯片技术在肿瘤分型分类的研究中得到了广泛的应用．为了处理肿瘤基因表达谱数据,建立肿瘤分类预测模型,文中采用基因表达差异显著性分析方法,支持向量机,遗传算法相结合的多步骤降维分类方法．采用该方法处理大肠癌和白血病数据集,筛选到基因数量较少并且分类准确度较高的特征基因子集．实验结果表明,文中的方法可以快速有效地筛选肿瘤特征基因,获得更好的分类效果．     

基于模糊区分矩阵的结直肠癌基因选择

由于低分化肿瘤很难通过常规组织病理学诊断发现,而结合基因检测的手段可以准确筛选出针对特定肿瘤的致病基因,因此基因选择是进行肿瘤分类和临床治疗的关键问题.肿瘤基因表达数据具有样本小、维度高的特征,现有的基因选择算法在分类精度和计算效率上还有待提高.在模糊粗糙集理论的基础上进行区分矩阵模糊化,并依此设计了模糊区分矩阵属性约简算法.相比于经典的区分矩阵,模糊化的区分矩阵能够体现不同属性对于两个对象区分程度的差异,从而选择区分程度更高的属性而获得更好的分类效果.数值实验表明该方法提高了肿瘤基因数据的分类精度,且降低了计算耗时.实验采用kNN分类器进行结直肠癌(Colon Microarray)分类特征基因选择实验,从2000个特征基因中筛选出了五个结直肠癌发病相关的关键基因,且分类精度高达88. 06%.     

用基因互作网络识别胰腺导管腺癌基因生物标记

胰腺导管腺癌(PDAC)是全球高致死率癌症中的一种.PDAC基因生物标记的识别可以通过构建基因互作网络完成.利用蛋白质互作网络来分析与研究基因表达芯片数据,构建出PDAC基因互作网络并对其划分基因模块,进而筛选出在模块中的PDAC差异性表达基因.通过筛选在癌症样本和正常组织样本中共表达的基因对,并利用STRING蛋白质互作网络评估基因功能相关性,构建出具有PDAC特异性的基因互作网络.利用iNP算法进行网络模块化分,在每一个模块中,模块内基因都具有强的共表达特性和模块功能相关性.通过筛选,获得了34个基因模块,其中20个在癌症样本中表达明显上调,14个在癌症样本中表达明显下调.从这些模块中又筛选出在PDAC样本中表达上调的10个基因生物标记,如DMBT1、DSC3等和表达下调的10个基因生物标记,如DLG5、NRCAM等.     

茎瘤芥根和茎组织转录组比较分析

茎瘤芥是十字花科芸薹属植物的变种.本研究在前期的转录组测序和数字基因表达谱(DGE)测序的基础上进一步对榨菜的根组织进行了测序和分析.通过高通量RNA-Seq测序我们获得了高质量的数字基因表达谱数据超过一千万条,其中有约71%能比对到参考基因序列上.我们将根组织的数字基因表达谱数据与榨菜瘤茎膨大过程中的3个时期的数字基因表达谱数据进行了比较,获得了共有的(3组差异表达基因的交集)差异表达基因共3594个,对这些差异表达基因的表达趋势可以分为8个簇.同时对这些差异基因进行代谢途径的功能注释,发现这些差异表达基因除了在光合作用相关的途径外,主要分布在细胞壁的合成、降解以及二级代谢如类黄酮代谢等途径方面.通过对榨菜根组织的转录组测序,我们筛选得到了部分榨菜根与茎的差异表达基因,这些基因可能与榨菜的瘤茎膨大有关.