基因表达分析方法

① 基因表达系列分析的介绍

基因表达系列分析（SAGE）是通过快速和详细分析成千上万个EST（express sequenced tags）来寻找出表达丰富度不同的SAGE标签序列。

② 如何做基因的共表达分析

去CNKI下点资料 现在国内文献有的不多 如果找公司做的话你应该可以看到完整的表达图谱和简单软件分析结果 然后逐个翻译再用SPSS软件分析正交结果

③ 什么是基因表达的系列分析

基因表达系列分析

1995年Velculescu等提出了基因表达系列分析(Serial Analysis of Gene
Expression,SAGE)技术，能同时对上千个转录物进行研究。
1. SAGE的原理和实验路线。
1.1 SAGE的原理
SAGE的主要依据有两个。第一，一个9～10碱基的短核苷酸序列标签包含有足够的信息，能够唯一确认一种转录物。例如，一个9碱基顺序能够分辨262144个不同的转录物(49)，而人类基因组估计仅能编码80000种转录物，所以理论上每一个9碱基标签能够代表一种转录物的特征序列。第二，如果能将9碱基的标签集中于一个克隆中进行测序，并将得到的短序列核苷酸顺序以连续的数据形式输入计算机中进行处理，就能对数以千计的mRNA转录物进行分析。
1.2 SAGE的实验路线。
如图1所示：(1) 以biotinylated oligo(dT)为引物反转录合成cDNA，以一种限制性内切酶(锚定酶
Anchoring Enzyme，
AE)酶切。锚定酶要求至少在每一种转录物上有一个酶切位点，一般4碱基限制性内切酶能达到这种要求，因为大多数mRNA要长于256碱基(44)。通过链霉抗生物素蛋白珠收集cDNA3′端部分。对每一个mRNA只收集其polyA尾与最近的酶切位点之间的片段。(2)
将cDNA等分为A和B两部分，分别连接接头A或接头B。每一种接头都含有标签酶(Tagging Enzyme
TE)酶切位点序列(标签酶是一种Ⅱ类限制酶，它能在距识别位点约20碱基的位置切割DNA双链)。接头的结构为引物A/B序列+标签酶识别位点+锚定酶识别位点。(3)
用标签酶酶切产生连有接头的短cDNA片段(约9～10碱基)，混合并连接两个cDNA池的短cDNA片段，构成双标签后，以引物A和B扩增。(4)
用锚定酶切割扩增产物，抽提双标签(Ditga)片段并克隆、测序。一般每一个克隆最少有10个标签序列，克隆的标签数处于10～50之间。(5)
对标签数据进行处理。在所测序列中的每个标签间以锚定酶序列间隔，如图1中锚定酶采用Nia
Ⅲ限制性内切酶，则以CATG/GTAC序列确定标签的起始位置和方向。

图1 基因表达系列分析(SAGE)示意
锚定酶(AE)和标签酶(TE)是NiaⅢ、FokI
X和O分别表示不同标签的核苷酸顺序
由于双标签体的长度基本相同，不会导致扩增的偏态性，同时数量和种类极大的转录物使同一种标签连接成双标签体的可能性极小，这保证了克隆中的每一个标签代表一种转录物在当前细胞状态下的一个单位的转录产物，因此通过计算机软件的分析能够得到上千种基因表达产物的标签序列以及丰裕度。
虽然SAGE技术能够尽可能全面地收集生物组织的基因表达信息，但也不能完全保证涵盖所有的低丰度的mRNA。另外标签体的连接可能因接头的干扰造成克隆所包含的标签体过少和克隆序列末端不能高效地连入载体。Powell利用磁性生物素珠特异吸附引物，避免了接头的干扰(Powell
1998)。
2. SAGE的优点和应用
SAGE是一项快捷、有效的基因表达研究技术，任何具备PCR和手动测序器具的实验室都能使用这项技术，结合自动测序技术能够在3个小时内完成1000个转录物的分析。另外使用不同的锚定酶(识别5～20碱基的Ⅱ类核酸内切酶)，使这项技术更具灵活性。
首先SAGE可应用于人类基因组研究。1995年 Velculescu 等选择Bsm F I和Nia
Ⅲ分别作为标签酶和锚定酶，使用计算机对9碱基标签数据进行分析并对GenBank检索。在分析的1000个标签中，95%以上的标签能够代表唯一的转录物。转录水平依标签出现频率分为4类：①
超过三次 共380个，占45.2%；② 出现三次 共45个，占5.4%；③ 出现两次
共351个，占7.6%；④ 仅出现过一次
共840个，占41.8%。所以SAGE能够快速、全范围提取生物体基因表达信息，对已知基因进行量化分析。SAGE也能应用于寻找新基因。虽然SAGE的标签仅包括9个碱基，但加上锚定酶的位点序列(4个碱基)共可确认13碱基序列。如果一个标签检索已知序列时没有同源序列，13碱基片段就可作为探针筛选cDNA文库得到cDNA克隆。
其次，SAGE可用于定量比较不同状态下的组织细胞的特异基因表达。Stephen
L等(1997)利用SAGE技术比较小鼠胚囊纤维细胞基因表达。小鼠胚囊纤维细胞能产生对温度敏感的P53肿瘤抑制蛋白，就可通过SAGE分析，比较两种不同温度下基因表达的差异。从约15
000个分析的基因中，发现有14个基因的表达依赖于P53蛋白，有3个基因的表达与P53蛋白的失活显着相关。Zhang等(1997)比较正常细胞和肿瘤细胞基因表达的300000个转录物发现：在分析的4500种转录物中，至少有500种在两种细胞组织中的表达有显着差异。
第三，由于SAGE能够同时最大限度的收集一种基因组的基因表达信息，转录物的分析数据可用来构建染色体表达图谱(Chromosomal
expression
map)。Victor等分析了酵母基因组的基因表达，从60633个转录物中发现了4655个基因(表达水平分布在0.3～2.0/细胞)，其中1981个基因已被确认了功能，2684个还未被报道过。利用基因的表达信息与基因组图谱融合绘制的染色体表达图谱，使基因表达与物理结构连系起来，更利于基因表达模式的研究。(Velculescu,1997)
SAGE是基因表达定性和定量研究的一种有效工具，非常适合于比较不同发育状态或疾病状态的生物基因表达。另外SAGE能够接近完整地获得基因组表达信息，能够直接读出任何一种类型细胞或组织的基因表达信息。SAGE技术的应用将大大加快基因组研究的进展，但必须和其它技术相互融合、互为补充，才能最大可能地进行基因组基因表达的全面研究。

④ “基因过表达”的原理步骤和应用是什么

基因过表达的基本原理是通过人工构建的方式在目的基因上游加入调控元件，使基因可以在人为控制的条件下实现大量转录和翻译，从而实现基因产物的过表达。

基因过表达的步骤是：

1，构建克隆。将目的基因连接在特定的载体上，载体种类依据表达系统差异而不同。在载体上一般含有增强基因转录的promoter，不同系统中采用的promoter完全不同

2，将克隆导入表达细胞中。在大肠杆菌，酵母和哺乳动物细胞中，构建的外源质粒直接导入细胞即可，这个过程称为转化或转染。对于昆虫表达系统，构建的质粒还需要先转座成为杆状病毒基因组才能用于转染。

基因过表达的应用：大肠杆菌表达系统，酵母表达系统，昆虫表达系统，哺乳动物细胞表达系统和体外翻译系统（无细胞体系）。

(4)基因表达分析方法扩展阅读：

基因过表达在医疗方面得应用：

科学家将不仅能发现有缺陷的基因，而且还能掌握如何进行对基 因诊断、修复、治疗和预防，这是生物技术发展的前沿。这项成果将给人类的健康和生活带来不可估量的利益。

所谓基因治疗是指用基因工程的技术方法，将正常的基因转如病患者的细胞中，以取代病变基因，从而表达所缺乏的产物，或者通过关闭或降低异常表达的基因等途 径，达到治疗某些遗传病的目的。

⑤ 基因表达的主成分分析图怎么分析

基因表达数据分析
主成分分析 ( Princ ipal Component Analysis ， PCA ) 是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量分离出来，进行详细分析。但是，在一般情况下，并不能直接找出这样的关键变量。这时我们可以用原有变量的线性组合来表示事物的主要方面， PCA 就是这样一种分析方法。PCA 的目标是寻找 r ( r

降到

。

在进行基因表达数据分析时，一个重要问题是确定每个实验数据是否是独立的，如果每次实验数据之间不是独立的，则会影响基因表达数据分析结果的准确性。对于利用基因芯片 所检测到的基因表达数据，如果用 PCA 方法进行分析，可以将各个基因作为变量，也可以将实验条件作为变量。当将基因作为变量时，通过分析确定一组“主要基因元素”，它们能够很好地说明基因的特征，解释实验现象;当将实验条件作为变量时，通过分析确定一组“主要实验因素”，它们能够很好地刻画实验条件的特征，解释基因的行为。下面着重考虑以实验条件作为变量的 PCA 分析方法。假设将数据的维数从 R N 降到 R 3 ，具体的 PCA 分析步骤如下：

(1) 第一步计算矩阵 X 的样本的协方差矩阵 S :

(2) 第二步计算协方差矩阵S的本征向量 e1,e2,…,eN的本征值

, i = 1,2,…,N 。本征值按大到小排序：

; (3)第三步投影数据到本征矢张成的空间之中，这些本征矢相应的本征值为

。现在数据可以在三维空间中展示为云状的点集。

对于 PCA ，确定新变量的个数 r 是一个两难的问题。我们的目标是减小 r ，如果 r 小，则数据的维数低，便于分析 ，同时也降低了噪声，但可能丢失一些有用的信息。究竟如何确定 r 呢这需要进一步分析每个主元素对信息的贡献。

令

代表第 i 个特征值，定义第 i 个主元素的贡献率为：

(8-45)

前 r 个主成分的累计贡献率为：

(8-46)

贡献率表示所定义的主成分在整个数据分析中承担的主要意义占多大的比重，当取前 r 个主成分来代替原来全部变量时，累计贡献率的大小反应了这种取代的可靠性，累计贡献率越大，可靠性越大;反之，则可靠性越小。一般要求累计贡献率达到 70% 以上。

经过 PCA 分析，一个多变量的复杂问题被简化为低维空间的简单问题。可以利用这种简化方法进行作图，形象地表示和分析复杂问题。在分析基因表达数据时，可以针对基因作图，也可以针对实验条件作图。前者称为 Q 分析，后者称为 R 分析。

表 8.1 是对酵母 6000 多个基因在 7 个时间点表达数据的 PCA 分析结果，每列数据代表主元素的系数。从表中可以看出，前两个主元素反应了 90% 以上( 76.9%+13.5% )的变化，而前三个主元素反应了 95% 以上的变化，因此取前两个主元素即可。 图 8.6 是对 7 个特征值的图示。

图 8.7 是前三个主元素系数变化图。第 1 个主元素代表各个基因表达加权平均，除第 1 个时间点外，其它所有系数都为正值( 见图 8.7(a) )。如果某个基因对应此主元素的值为较大的正数，则基因表达上调，如果此主元素的值为较大的负数，则基因表达下调。第 2 个主元素表示在时间序贯中基因表达的变化，除第 1 个时间点外，其它系数逐个增大( 见图 8.7(b) )。如果某个基因的表达量随时间不断增加，则此主元素的值为正;如果表达量随时间不断减小，则此主元素的值为负。第 3 个主元素系数变化曲线为抛物线形( 见图 8.7(c) )。

⑥ 检测基因表达的方法有哪些

基因工程第四步中包括导入检测，转录检测和翻译检测，方法分别是dna分子杂交技术、分子杂交技术、抗原-抗体杂交技术。有的还可在个体水平是进行检测，如抗性检测等

⑦ 从mRNA和蛋白水平来分析基因表达差异的方法有哪些

从mRNA和蛋白水平来分析基因表达差异的方法有哪些
基因的表达是DNA-RNA-蛋白,期间有转录水平调控、转录后调控、翻译后调控等多种调控机制影响该基因的表达.所以蛋白水平高低的原因就可能是多方面的.蛋白表达多,可能是mRNA多,也可能mRNA变化不大,而是翻译多了；蛋白表达少,原因亦然.从2个水平检测一个基因的表达,可以更全面地了解该基因在该组织某个时期或某种条件下的变化受到什么水平的调控.
所谓基因表达,就是从DNA到mRNA再到蛋白的一个过程,基因表达水平一般是通过该基因转录的mRNA的多少来衡量的.每个基因转录产生的mRNA的量,是受到时空等多种因素调控的,个体在不同的生长发育阶段,或者不同的组织水平,基因转录出mRNA的量都是不一样的.例如,当某种植物长期生长在高盐的环境里,该植物体内与抗盐相关的基因的表达量就会增加,以适应这种高盐环境,是植物能够生存下来,这时植物抗盐相关的基因表达水平就相对高,希望我的回答能够帮你弄清这个问题,

⑧ 研究基因表达的方法

真核基因表达研究方法与应用

1、基因敲除技术 (Gene Knockout)

注意事项：
（1）、有合适的胚胎干细胞（embryonic stem cells）；
（2）、有已知的单拷贝基因位点；
（3）、用线性载体或不能自我复制的载体。

2.蛋白质相互作用（Pull-down assay）Science, 289:1550-1554 (2000)

NFkB基因表达后导致细胞炎症，而NFkB基因的活化受炎症诱发因子的刺激。IKKα、IKKβ及NEMO（NFkB-essential modifier）抑制NFkB基因的表达。

3、导弹药物--药物导向治疗

肿瘤或癌细胞表面通常过量表达某些特征性蛋白质（如人乳腺癌细胞表面的28 kD 蛋白），可作为肿瘤导向治疗的作用靶。将抗体的某些部分与外毒素相连接，就可以把毒素直接送到病变细胞表面，有效地杀死病变细胞，保护健康细胞。

⑨ 基因表达的检测方法有哪些

老兄。我扫个盲哈。检测基因表达的方法主要有：表达谱，全转录组的信息，目前最流行平台包括47，000个转录本，检测全基因组的表达变化。简单的经典的方法有Northern Blot,常用的有反转录PCR，定量分析表达的变化qRT-PCR这些都是检测单一转录子的方法。

⑩ 什么是基因表达模式分析

说白了就是分析基因如何表达的。基因表达模式，就是从DNA到蛋白质的过程，这个过程是如何进行的就是它的模式。