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应用基因芯片技术筛选胰腺癌相关基因
1
作者 蒋业贵 李兆申 +1 位作者 屠振兴 许永春 《现代消化及介入诊疗》 2005年第1期3-6,共4页
目的应用基因芯片技术筛选胰腺癌相关基因。方法将14000种人类基因PCR产物按微矩阵排列点样于化学涂层的载玻片上,制成基因芯片。按一步法抽提4例胰腺癌和癌旁正常胰腺组织的总RNA,将等量的RNA分别逆转录合成荧光分子掺入的cDNA一链作探... 目的应用基因芯片技术筛选胰腺癌相关基因。方法将14000种人类基因PCR产物按微矩阵排列点样于化学涂层的载玻片上,制成基因芯片。按一步法抽提4例胰腺癌和癌旁正常胰腺组织的总RNA,将等量的RNA分别逆转录合成荧光分子掺入的cDNA一链作探针,混合后杂交上述基因芯片。经严格洗片后用ScanArray4000扫描仪扫描芯片荧光信号图像,每点上两种荧光信号的强度分别代表Cy5-dCTP和Cy3-dCTP的量,获得的荧光信号图像用计算机分析。结果按差异显著性标准,从14000个基因中筛选出在胰腺癌组织中共同差异表达基因189条,其中已知基因101条,新基因88条。在筛选出的已知基因中,有50条表达上调,51条表达下调。结论基因芯片技术的肿瘤基因表达谱分析能够高通量筛选胰腺癌相关基因,并高效对基因功能进行研究。胰腺癌基因表达谱的分析有助于认识肿瘤发病机制。 展开更多
关键词 应用基因芯片技术 癌相关基因 正常胰腺组织 差异表达基因 PCR产物 一步法抽提 计算机分析 差异显著性 胰腺癌组织 高通量筛选 表达谱分析 基因表达谱 光信号 人类基因 总RNA cDNA 表达上调 表达下调 肿瘤基因 基因功能
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显著性分析(SAM)方法在乳腺癌基因芯片数据分析中的应用 被引量：2
2
作者 罗亚玲 蒋峥 张世强 《数学的实践与认识》 北大核心 2015年第1期112-118,共7页
对乳腺癌基因芯片试验结果进行数据分析,寻找在正常组织与癌组织中呈现差异表达的基因.运用微阵列芯片显著性分析(SAM)方法进行差异表达基因的筛选,并使用permutation算法计算错误发现率(FDR).一些呈现差异表达的基因被筛选出来,其中一... 对乳腺癌基因芯片试验结果进行数据分析,寻找在正常组织与癌组织中呈现差异表达的基因.运用微阵列芯片显著性分析(SAM)方法进行差异表达基因的筛选,并使用permutation算法计算错误发现率(FDR).一些呈现差异表达的基因被筛选出来,其中一部分基因已被数篇文献报道过,认为它与乳腺癌发病相关.SAM方法比较适用于对基因芯片实验的结果进行相关基因的初步筛选,筛选出的基因可用于为进一步的研究提供候选基因. 展开更多
关键词 基因芯片 乳腺癌 permutation检验 显著性分析 sam
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不相交主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)用于差异表达基因的识别 被引量：1
3
作者 苏振强 HONG Hui—Xiao +3 位作者 TONG Wei-Da PERKINS Roger 邵学广 蔡文生 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1640-1644,共5页
建立了一种基于不相交主成分分析(Disjoint PCA)和遗传算法(GA)的特征变量选择方法,并用于从基因表达谱(Gene expression profiles)数据中识别差异表达的基因.在该方法中,用不相交主成分分析评估基因组在区分两类不同样品时的区分能力;... 建立了一种基于不相交主成分分析(Disjoint PCA)和遗传算法(GA)的特征变量选择方法,并用于从基因表达谱(Gene expression profiles)数据中识别差异表达的基因.在该方法中,用不相交主成分分析评估基因组在区分两类不同样品时的区分能力;用GA寻找区分能力最强的基因组;所识别基因的偶然相关性用统计方法评估.由于该方法考虑了基因间的协同作用更接近于基因的生物过程,从而使所识别的基因具有更好的差异表达能力.将该方法应用于肝细胞癌(HCC)样品的基因芯片数据分析,结果表明,所识别的基因具有较强的区分能力,优于常用的基因芯片显著性分析(Significance analysis of microarrays,SAM)方法. 展开更多
关键词 基因芯片 主成分分析(PCA) 遗传算法(GA) 基因芯片显著性分析(sam) 偶然相关
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基于SAM和GA/SVM的肿瘤基因表达谱分类算法 被引量：1
4
作者 李小波 《杭州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第3期202-205,215,共5页
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,... 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. 展开更多
关键词 基因表达谱 分类 基因表达差异显著性分析方法(sam) 遗传算法(GA) 支持向量机(SVM)
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小鼠下颌下腺发育关键基因的筛选及功能预测
5
作者 崔丽娟 林晓静 +3 位作者 张林 林江红 吕汉孝 杨兆安 《中国口腔颌面外科杂志》 CAS 2011年第1期12-17,共6页
目的:通过筛选小鼠下颌下腺发育起关键作用的基因,并预测其基因功能,为唾液腺组织工程奠定实验基础。方法:选取小鼠胚胎第18.5天、19.5天、出生后当天、出生后3天等4个不同时期的下颌下腺,进行基因芯片检测,BeadStation 500 System扫描... 目的:通过筛选小鼠下颌下腺发育起关键作用的基因,并预测其基因功能,为唾液腺组织工程奠定实验基础。方法:选取小鼠胚胎第18.5天、19.5天、出生后当天、出生后3天等4个不同时期的下颌下腺,进行基因芯片检测,BeadStation 500 System扫描仪(illumina,Inc.)对芯片扫描,然后采用BeadStudio Gene Expression Module图像分析软件(illumina,Inc.)对芯片灰度扫描图进行分析,构建小鼠下颌下腺的全基因表达谱。应用生物信息学STC法分析基因表达趋势,建立发育时间与基因表达相关的调控网络图,从网络中筛选关键基因,预测其基因功能,并对关键基因Skp2进行实时荧光定量PCR验证。结果:应用STC生物学方法,得到差异基因的8种显著性表达趋势,其中有4种与表型相关。构建网络图筛选关键基因,得到Ddx1、Cenpl、Fanci、Skp2、Rbm4、Dak。Skp2基因检测数据与实时荧光定量PCR验证结果一致。其中Skp2与胚胎期细胞的分化、增殖密切相关。结论:6个关键基因在小鼠下颌下腺发育过程中起重要作用。 展开更多
关键词 下颌下腺 基因芯片 基因表达趋势的显著性分析 关键基因
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多步骤降维的肿瘤特征基因选择方法 被引量：1
6
作者 李小波 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期541-544,共4页
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... 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. 展开更多
关键词 基因芯片数据 特征基因选择 基因表达差异显著性分析方法 支持向量机 降维
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