基因表達(dá)譜(gene expression profile)：指通過構(gòu)建處于某一特定狀態(tài)下的細(xì)胞或組織的非偏性cDNA文庫，大規(guī)模cDNA測序，收集cDNA序列片段、定性、定量分析其mRNA群體組成，從而描繪該特定細(xì)胞或組織在特定狀態(tài)下的基因表達(dá)種類和豐度信息，這樣編制成的數(shù)據(jù)表就稱為基因表達(dá)譜。
概述
基因表達(dá)譜的獲得與表示
在基因芯片的實(shí)驗中，首先選取來自不同狀態(tài)的樣本，如正常組織與腫瘤組織、不同發(fā)育階段組織，或用藥前后的細(xì)胞或組織等。其中一種被稱為實(shí)驗樣本，另一種就是相應(yīng)地被稱為參考樣本。實(shí)驗樣本和參考樣本mRNA在逆轉(zhuǎn)錄過程中，分別用不同的紅、綠熒光基團(tuán)標(biāo)記，并將它們混合，與微陣列上的探針序列進(jìn)行雜交，經(jīng)過適當(dāng)?shù)南疵摬襟E后，用激光掃描儀對芯片進(jìn)行掃描，獲得對應(yīng)于每種熒光的熒光強(qiáng)度圖像，通過專用的圖像分析軟件，可獲得微陣列上每個點(diǎn)的紅、綠熒光強(qiáng)度（Cy5和Cy3），其比值（Cy5/Cy3）稱為該基因在實(shí)驗樣本中的表達(dá)水平。
Step1：基因芯片的制備。在硅膠、玻璃片、聚丙烯或尼龍膜等載體上按特定的排列方式固定大量的探針，形成DNA芯片。芯片種類較多，制備方法也不盡相同，基本上可以分為兩大類：原位合成和直接點(diǎn)樣法。
Step2：熒光標(biāo)記探針的制備。將待分析的基因探針在芯片雜交之前進(jìn)行純化、逆轉(zhuǎn)錄或擴(kuò)增級熒光標(biāo)記。最普遍的熒光標(biāo)記法是用Cye3-dUTP(綠色熒光)標(biāo)記對照樣本，Cye5-dUTP(紅色熒光)標(biāo)記實(shí)驗室樣本。
Step3：標(biāo)記探針與芯片雜交。選擇雜交條件，將制備的熒光探針與芯片進(jìn)行雜交，一定時間以后，洗去未結(jié)合探針，然后進(jìn)行熒光信號的掃描與分析。
Step4：雜交芯片的掃描。雜交后的芯片用特定波長的激光進(jìn)行激發(fā)，此時芯片上的探針會發(fā)出不同波長的熒光。用共聚焦激光掃描儀檢測探針的熒光強(qiáng)度，可以得到Cy5和Cy3的兩幅單色圖像。分別對這兩幅圖像進(jìn)行偽色彩處理，然后疊加稱為一幅圖像，這就是實(shí)驗所得到的原始數(shù)據(jù)——雜交圖像。圖像中樣點(diǎn)的熒光強(qiáng)度值間接給出了基因芯片中對應(yīng)探針的相對豐度值。如果來自測試樣本的表達(dá)豐度高，那么樣點(diǎn)呈紅色；如果來自參考細(xì)胞樣本的表達(dá)豐度高，那么樣點(diǎn)呈綠色；如果兩者豐度相當(dāng)，樣點(diǎn)就呈黃色；如果二者沒有進(jìn)行雜交反應(yīng)，則樣點(diǎn)保持背景黑色不變。通過這種方法，取自兩個不同樣本的基因相對表達(dá)水平差異就可以表現(xiàn)出來。
Step5：將基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)從雜交圖像中提取出來，即將原始雜交圖像轉(zhuǎn)化為基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)。
研究意義
腫瘤在組織形態(tài)學(xué)上被劃分為多種不同的類型和亞型，而腫瘤亞型的準(zhǔn)確診斷對腫瘤的臨床治療具有重要意義，然而腫瘤的分型在臨床上一直處于難以處理的狀態(tài)，許多形態(tài)學(xué)上相似的腫瘤，如白血病的許多亞型等都會有相似的臨床癥狀，但卻需要不同的治療方法，從分子生物學(xué)的角度上看，腫瘤是由于某些染色體上脫氧核糖核酸損傷致使細(xì)胞內(nèi)基因異常表達(dá)，導(dǎo)致細(xì)胞生長失控、缺乏分化和異常增生的一類復(fù)雜基因疾病。正因為腫瘤發(fā)展機(jī)制的復(fù)雜性，100多年來的研究仍未揭開其中的奧秘。研究腫瘤基因表達(dá)譜、選取信息基因是從信息學(xué)角度出發(fā)以尋找腫瘤相關(guān)基因、發(fā)現(xiàn)腫瘤基因表達(dá)特征的直接手段。腫瘤基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)顯著特點(diǎn)是樣本的位數(shù)高而樣本很小、噪聲冗余大而信息基因少。每個樣本都記錄了組織細(xì)胞中所有可測基因的表達(dá)水平，但實(shí)際上只有少數(shù)基因才真正同樣本類別相關(guān)，它包含了樣本分類的信息。信息基因選取問題是腫瘤基因表達(dá)譜分析的核心內(nèi)容。它既是建立有效分類模型的關(guān)鍵，也是發(fā)現(xiàn)腫瘤分類與分型的基因標(biāo)記物以及藥物治療潛在靶點(diǎn)的重要手段，目前人們對該問題已進(jìn)行了一定程度的探索。然而，如何在基因表達(dá)譜的成千上萬個基因中有效選出樣本的分類特征，一直是腫瘤基因表達(dá)譜分析中的難點(diǎn)所在，這個問題仍有待深入研究。
當(dāng)前的腫瘤分類技術(shù)高度依賴病理學(xué)工作者對腫瘤組織的主觀判斷，而基于微陣列技術(shù)，即使一些組織沒有顯著變化，利用基因表達(dá)譜也能夠?qū)χ龀鲈缙谠\斷；基于基因表達(dá)譜的腫瘤分型和分類研究為理解腫瘤的發(fā)生的機(jī)制，以及腫瘤的臨床治療提供了重要依據(jù)；研究人員可以根據(jù)基因表達(dá)譜的變化來區(qū)分形態(tài)學(xué)上相似的腫瘤，而腫瘤類型的精確診斷將有助于制定配套的最佳治療方案。
參考資料 >