微阵列适用哪些生信算法

DNA微阵列 (DNA Microarrays)技术/基因芯片（Genechip）技术是一种在上世纪80年代开始研制，90年代成熟和推广并得到广泛应用的生物学检测技术。目前英文中大多使用DNA微阵列（DNA Microarrays）来表示基因芯片，而Genechip已经被美国昂飞（Affymetrix）公司申请商用专利。

DNA微阵列（基因芯片）技术的出现是生物学相关领域的一个里程碑事件。它使得生物学、医学等领域研究快速发展，与之相关的科学论文数以万记（未统计具体数字，表示很多的意思）。而且，这项产生于上个世纪的基因芯片技术目前仍然是生物科学领域最具应用价值的技术之一（80年代-克隆，90年代-PCR，21世纪-芯片）。

DNA微阵列（基因芯片）技术和传统的Southern杂交、Northern杂交等技术一样，均基于核酸之间的互补结合特性开发，但是传统技术只能针对单个基因来分析，而微阵列技术则开启了高通量模式。

如果是第一次接触这个概念，你可以先简单的把微阵列理解成是一种和计算机芯片（如中央处理器，Central Processing Unit，CPU）在体积上类似（都很小），并主要用于定性或定量测定生命体内物质的检测技术。区别在于微阵列（如DNA Microarrays）并不能用来进行加减乘除等数学运算，而CPU可以）。

所涉及的名词和技术

如果你有知识体系构建的习惯，可以将这次所要学习的内容大致与以下名词做一些关联：

生物学

生物学过程

基因及其产物

标记、杂交以及显微成像技术

定性和定量检测技术

计算机自动处理技术

相关知识所依赖的场所：

生物体内（in vivo）

生物体外（in vitro）

计算机内（in silico）

学习它的重要性

如果你参加过与生物信息学相关的培训或者导读课程，就会知道，DNA微阵列（基因芯片）技术常常是作为这些课程的必修内容之一。

通过学习DNA微阵列（基因芯片）技术的相关概念、基本原理、数据分析方法及其注意事项，将是你入门生物信息学的最好的一次机会。

了解芯片技术有助于大家进一步学习生物信息学涉及到的其他新型技术，比如全外显子测序和靶向测序、全基因组测序、全转录组测序、单细胞测序等。

在学习相关的数据分析过程中，你将会积累一部分编程经验（如R和Bash），这对于以后熟练掌握编程技术也非常有意义。而编程技术的掌握与否则是衡量一个人生物信息学入门的最基本的指标之一。

掌握它之后，你可以利用公共芯片数据进行数据挖掘，用于验证你de想法或者发现新的知识。你现在可以搜索一下GEO（Gene Expression Omnibus）中和微阵列（基因芯片）相关的数据，试着回答一下上面的数据都有哪些类型？

两个“简单”问题

生物和非生物体的主要区别在哪里？

生物体内的遗传信息传递依赖哪些物质？它的流动顺序是怎样的？

我建议在这里你可以稍微发动一下你的想象力，尽量基于你已有的知识或者凭空猜一猜看。

如果你已经有自己的答案或者实在想不出来则可以继续往下（这样会加深你对这两个问题的印象）。

生物和非生物体的主要区别在哪里？

生物的九大基本特征：

生物体具有严整的结构（细胞是生物体结构和功能的基本单位）。

生物体能进行新陈代谢。

生物体能生长。

生物体具有应激性。

生物体能生殖和发育。

生物体具有遗传和变异的特性。

生物体能在一定程度上适应环境并影响环境。

生物体能跟外界进行物质交换。

生物体可以呼吸。

自主阅读，并回答：

生物、细胞、遗传物质以及代谢产物之间的关系？

生物主要分为几大类？人属于哪一类？

真核生物和原核生物的区别有哪些？它们的遗传物质的种类是否相同？

病毒属不属于生物？它有没有遗传物质？如果它不属于生物，原因是什么？

微生物能不能呼吸？它的呼吸方式有哪些？

生物体内的遗传信息传递依赖哪些物质？它的流动顺序是怎样的？

这里要引入一个非常重要的概念：中心法则：生物体内的遗传信息沿着DNA-RNA-蛋白质轴流动，DNA->DNA：DNA复制，DNA->RNA：转录，RNA->RNA：RNA复制，RNA->DNA：逆转录，RNA->蛋白质：翻译。掌握这个生物体内的信息流动过程对于你理解基因芯片技术有重要帮助。

补充一点，以后你会经常碰到“扩增（amplification）”这个概念，其实它主要对应于中心法则中的DNA复制过程，如基因芯片技术大多有互补脱氧核糖核酸（complementary DNA，cDNA）的扩增步骤。

图一 真核生物的中心法则示意图（DNA，RNA和蛋白质）。

什么是微阵列？

微阵列的概念和方法（抗体微阵列，也称为抗体基质）最早由Tse Wen Chang于在1983年发表在《J Immunol Methods》的科学论文进行了论述。

微阵列主要是基于固体基质（通常是载玻片或硅薄膜）上的二维阵列，使得人们可以高通量地定性或定量的测定生物分子（如DNA、RNA、蛋白质等）。

图二 抗体微阵列示意图

微阵列的分类

微阵列主要类型包括：

Antibody microarrays

DNA microarrays：如cDNA微阵列, 寡核苷酸微阵列, BAC微阵列和SNP微阵列

MMChips, 用于检测microRNA

Protein microarrays

Peptide microarrays, 用于分析蛋白质-蛋白质相互作用

Tissue microarrays

Cellular microarrays，又称转染微阵列

Chemical compound microarrays

Glycan arrays (carbohydrate arrays)

Phenotype microarrays

Reverse phase protein lysate microarrays, microarrays of lysates or serum

Interferometric reflectance imaging sensor (IRIS)

这里可以看到，微阵列技术除了使用DNA、RNA、蛋白质，还可以使用其他诸如比DNA等大一点的组织、细胞，或者更小一点的肽、碳水化合物等物质。你需要记住的是DNA和RNA是基因芯片技术使用最多的两种物质，后面我们将对DNA微阵列（基因芯片）进行部分展开。如果想了解其他芯片技术，你可以快速地比较一下其他微阵列技术，如蛋白质微阵列和肽微阵列。

DNA微阵列（基因芯片）

DNA微阵列（基因芯片）是属于微阵列技术应用中的一种，主要是用于定性或定量测量存在于生物体内的核酸。其用于定性和定量的探针由数kb（cDNA芯片）或者几十个（寡核苷酸）特定类型的核苷酸所构成。该技术之所以可行的一个重要原理就是碱基之间的互补配对作用，以及互补的核苷酸单链间的杂交作用。

DNA微阵列（基因芯片）的发展历史

上个世纪80年代中期提出基因芯片的原型开始，因其依赖的相关技术还不成熟，基因芯片技术还一直处于实验室阶段，并未进行大规模商用。

1991年，美国的Affymetrix公司开始进一步对基因芯片技术进行研发。次年（1992年）Affymetrix公司制成了首张商业化寡核苷酸芯片，并使用前面提到的Genechip作为其基因芯片的商业名称。

1995年斯坦福大学的 Ron Davis and Pat Brown 实验室首次在《Science》杂志上发表基因表达谱芯片的论文之后，DNA微阵列即基因芯片技术开始迎来它的黄金发展期。

1996年，Affymetrix公司运用激光共聚焦及分子生物学技术研制出首块cDNA芯片，从此拉开了基因芯片技术研究与开发的帷幕，这一年也被称为基因芯片的元年。Affymetrix（昂飞），Agilent（安捷伦），Illumina等商业公司的成立对于基因芯片技术的进一步和大范围推广应用发挥了重要作用。

1998年，美国科学促进会将基因芯片技术列为年度自然科学领域十大进展之一，同年美国政府正式启动生物芯片计划。

2001年人类第一个基因组发布之后，随着二代测序技术时代的到来，在一部分生物检测领域（如基因表达谱分析）逐渐替代了基因芯片成为首选技术（如全转录组测序）。

2016年占据基因表达谱芯片市场绝大多数份额的美国Affymetrix（昂飞）公司被另一家美国公司赛默飞世尔科技（Thermo Fisher Scientific）以13亿美元的价格收购。

图三 Affymetrix（昂飞）基因芯片实物图

左：Human Genome U133 Plus 20 右：Mouse Genome 430 20

应用场景及其技术路线

来源：Wiki

扩展阅读：

Schena, M; Shalon, D; Davis, R W; Brown, P O (1995) "Quantitative Monitoring of Gene Expression Patterns with a Complementary DNA Microarray" Science 270 (5235): 467–70

cDNA基因芯片和寡核苷酸基因芯片

图四 基因芯片流程概览（一）

图五 基因芯片流程概览（二）

图六 基因芯片标记后核酸杂交示意图

图七 Affymetrix Human Genome U133A基因芯片示意图

Affymetrix 原位光刻技术

美国著名的Affymetrix公司率先开发了寡聚核苷酸原位光刻技术，并申请相关专利。它是生产高密度寡核苷酸基因芯片的核心关键技术。该技术的最大优点在于用很少的步骤可合成大量的DNA阵列（主要步骤：固基羟基化-光敏基团保护-避光膜透光聚合-光照活化-碱基结合-反应合成-不断循环）。Affymetrix的原位合成技术可制作的点阵密度高达10^6~10^10/cm^2。

图八 Affymetrix原位光刻技术示意图

Affymetrix PM-MM探针设计

采用PM-MM配对设计探针的目的是为了提高芯片技术检测结果的灵敏度和特异度。

Affymetrix在探讨了各种各样的影响因素后，设计出了一种独特的PM-MM探针方案。芯片上的每一个基因或EST都是由一个或几个探针组(probe set)组成，每组探针组又由11-20对25mer的探针对(probe pair)组成，每探针对包括两个探针池(probe cell)，其中一个是完全匹配（Perfect-Match，PM）的，另外一个是序列中间有一个碱基错配的(Mis-match，MM)。

通过多个短核苷酸片段可以有效区分同源片段，避免了同源片段的结合导致的假阳性和错误。

一般使用25mer长度的寡核苷酸。因为在该长度下，信号强度和分辨率达到平衡，有一个碱基发生错配，杂交复合物就会变得很不稳定。如果长度达到60mer，就无法区分序列上十分接近的序列，即有错配碱基仍然会进行结合。

图九 Affymetrix PM-MM探针设计示意图

illumina BeadArray光纤微珠

Illumina的芯片产品采用了另外的一种技术：BeadArray光纤微珠。

图十 Illumina基因芯片的微珠结构：每个微珠上会连接100万个左右相同的探针

图十一 Illumina基因芯片Beadarry示意图

双通道和单通道

从双通道（cDNA芯片）到单通道（寡核苷酸芯片）是基因芯片技术发展进程中重要进步之一。

双通道主要用于cDNA芯片，即用两种荧光的比值反应基因表达水平（红色通道和绿色通道），比如处理前用一种荧光标记，处理后用另一种荧光标记，二者竞争性杂交。

单通道是指只用一种标记物标记，点的荧光强度可以反映基因表达水平，如寡核苷酸芯片Affymetrix。

标准化： 在芯片实验中，各个芯片的绝对光密度值是不一样的，在比较各个芯片结果之前必需将其归一化（normalization，也称作标准化）。在同一块芯片上杂交的、由不同荧光分子标记的两个样品间的数据即双通道数据，也需归一化。标准化的概念现在只要记住一点：在数据分析时需要利用某些算法对不同芯片或者同一芯片不同通道的数据进行统一，从而使其之间可以进行比较。

双通道到单通道数据的的标准化适用的标准化算法不完全一致。相关标准化算法资料可以在提供的后续阅读材料中获取。

依赖的其他技术

一项技术的产生，其往往依靠的是大量前期人们所积累的其他技术基础之上，这和一项科研成果大多需要基于前人的工作一样。基因芯片技术的产生也得益于其他相关技术的发明和发展。

PCR技术

上世纪80年代，在分子生物学领域有一个家喻户晓的技术被发明——-聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction，PCR)。它可以以指数级别扩增特定DNA片段的单拷贝或几个拷贝，以产生数千至数百万拷贝的特定DNA序列。而在基因芯片进行样品检测时，常常需要将目标核酸进行大量扩增以使得其可以达到被检测的水平。以后你遇到的很多其他生物学检测技术（如高通量测序技术）也会常常用到这个技术。

PCR技术由Kary Mullis在1983年发明。10年之后的1993年，Kary Mullis和Michael Smith一起荣获当年诺贝尔化学奖，后者主要是奖励其发明的寡聚核苷酸定点诱变技术。

标记技术

除了PCR技术很重要之外，另一个也是基因芯片检测试验必不可少的：标记技术。目前在基因芯片产品中常用到的两种标记物：

荧光分子直接标记

生物素标记

通过标记物标记之后的核酸才有可能被我们的基因芯片仪器所检测到，后面的数据分析中定量分析，如确定基因表达水平的高低，也主要依靠的是标记物所产生的信号强弱来计算。

高精度机械臂

基因芯片和计算机芯片类似，都是在很小的容积内进行很多高精度 *** 作。特别是cDNA芯片，它需要先合成大量的长片段核酸，然后通过注射入芯片上相应的位置。

显微镜和光传感技术

单单只有标记好的核酸是产生不了数据的，需要一个扫描装置来将阵列上的斑点（核酸标记产生光的强弱变化）将光信号转变为电信号。而能够完成扫描工作的装置就是利用显微镜和光传感技术的各类显微镜。

激光扫描荧光显微镜

激光扫描共焦显微镜

CCD相机的荧光显微镜

这里强调一点：对于上世纪基因芯片技术广泛应用的最重要的显微镜类型是激光扫描共焦显微镜。激光扫描共焦显微镜与激光扫描荧光显微镜相比，尽管二者结构类似，但是前者可以在荧光标记分子与DNA芯片杂交的同时进行杂交信号的探测，而无须清洗掉未杂交分子，从而简化了 *** 作步骤大大提高了工作效率。

其他

扫描仪：用于检测和量化微阵列载玻片上斑点荧光强度的仪器，通过激光选择性激发荧光团并用滤光片（光学） 光电倍增管系统测量荧光。

通道：扫描仪中记录的荧光输出，用于单个荧光团，甚至可以是紫外线。

斑点或特征：阵列固相载体上的一个小区域，包含微量的特定DNA样本。

病例/对照：特别适用于双色阵列系统的实验设计范例，其中将选择作为对照的病症（例如健康组织或状态）与改变的病症（例如患病组织或状态）进行比较。

数据托管网站：目前最大的基因芯片数据存储仓库为美国国立卫生研究院（USA National Institutes of health，NIH）资助建立的Gene Expression Omnibus （GEO）数据库。

用到的文件格式：EXP：包含实验的基本信息，DAT：芯片的扫描图像，CEL： 特征的初始量化（每个探针的荧光强度），CDF：探针在芯片中的定位信息，探针到探针组的映射，CHP：包含基因表达水平（用affy软件评估）

探针注释文件：一个数据文件存储了基因探针（如1303_at）与人类可读的基因名字（如SH3BP2，SH3 Domain Binding Protein 2）间的对应关系

批次效应（batch effect）：因试验或者数据分析引入的非生物学效应，即相同样品进行多次检验，结果出现差异，当差异程度较大时会影响最终的生物学结论（如这篇论文）。

数据下载工具：R包（GEOquery）

数据原始格式：CEL后缀文件（为探针检测数据，非基因表达值）。

数据分析工具：R包（affy，CLL，simpleaffy，affyPLM，gcrma，affycoretools，limma， annotate， hgu133plus2db， GOstats， GeneAnswers， gplots， pheatmap，clusterProfiler）

其他阅读资料

通过以上内容，我相信你对基因芯片技术已经有了一些初步的了解。如果你仍然感兴趣，或者希望进一步深入学习，你可能需要集中阅读大量相关资料（即主题阅读）。下面列出的一些链接，中文资料只简单在一些平台搜索了关键字，英文资料则进行了汇总。

开始阅读其它资料之前，你可以点击这里进行虚拟实验，体验你的第一次虚拟基因芯片实验 *** 作和数据分析（双通道芯片）。

不用。

GEO2R是一个交互式web工具，它允许用户比较GEO系列中的两组或两组以上的样本，以便识别在不同实验条件下表达不同的基因。结果显示为按重要性排序的基因表。

GEO2R使用Bioconductor项目中的GEOquery和limmaR包对原始提交者提供的处理过的数据表执行比较。与GEO的其他数据集分析工具不同，GEO2R不依赖于精心设计的数据集，而是直接查询原始的系列矩阵数据文件。这使得及时分析更多的地理数据成为可能。然而，重要的是要认识到，无论数据类型和质量如何，这个工具几乎可以访问和分析任何GEO系列。

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