基于PCR技术的研究基因差异表达的方法比较

随着PCR技术的发展,如何分离新的基因也取得了长足进步。本文将对m RNA差异显示技术(DDRT-PCR)、c DNA-AFLP、抑制性差减杂交(SSH)、基因表达系列分析(SAGE)等几种基于PCR技术的研究基因差异表达的方法进行比较,以此来探讨如何进行新基因的分离和基因差异表达的分析。     

基因差异表达分析技术进展

比较了目前几种主要的基因差异表达分析技术并简要地归纳了各种基因差异表达分析方法的特点,重点介绍了经典的基因差异表达分析技术———差异显示技术及其改进与完善,最后根据差异显示技术在高等植物方面已取得的成就乐观地展现了该技术在园艺植物研究上的应用前景.     

基因差异转录表达验证方法研究进展

基因的差异表达与组织、细胞的生物学性状和功能密切相关,随着对组织、器官分化及细胞、生物个体生长发育等的深入研究,大量差异转录基因的验证分析变得越来越重要。为此,该领域基于核酸互补配对和PCR原理建立了Northern blot和荧光定量PCR等一系列基因差异转录分析技术,利用这些方法对不同处理、不同组织器官、不同发育时段的基因差异转录进行了验证分析,为后续的基因功能分析奠定了坚实基础,并且通过检测分析,使基因差异表达分析方法由定性到定量、由繁琐复杂到简单快速、由以大量RNA为前提到对少量RNA样品的检测,甚至建立了单细胞荧光定量PCR方法,基因差异转录验证方法正在向更高效、精准方向发展,并使成本逐步降低。但是,到目前为止,生殖细胞等样品取样较为困难、精子等RNA含量较少样品的基因差异表达验证挑战性还仍然很大。从验证方法发展历程的角度,对基因差异转录验证方法进行了总结,希望为取样难度较大、RNA含量较低样品的基因差异表达分析提供有价值的参考。     

差减杂交技术在原核生物基因差异比较中的应用

同种细菌间基因组差异及基因差异表达的鉴定与研究具有重要的分子生物学意义。某一菌株所特有的而另一菌株缺乏(或不相同)的基因可能决定着菌株重要的遗传特征,差减杂交技术是应研究真核生物基因差异表达之需要而发展起来的一种方法,本文就该方法的原理及其目前在原核细胞型微生物中的应用作一综述。     

生物信息学基因表达差异分析

基因的差异化表达由多种因素共同导致,并且与许多疾病的发生和发展有密切联系,对差异化表达的基因进行生物信息学以及生物统计学的分析对于研究细胞调节机制和疾病机理有着重要意义。目前,对差异化表达的基因有以下几种主流的研究方法：DNA微阵列（DNA microarray）,抑制性消减杂交（SSH）,基因表达连续性分析（SAGE）,代表性差异分析（RDA）,以及mRNA差异显示PCR（mRNA DDRT-PCR）。目前许多基因差异化表达数据是建立在时段（time series）基础上,因此对基于时间变化的基因差异化表达分析变得尤为重要。本文将对差异化表达基因的几种主流方法进行详细阐述,并介绍一种基于傅里叶函数的时段基因差异化表达分析。     

有序差异显示:一种基因表达谱系统比较法

系统研究具有同一基因组的各种细胞群之间基因的差异表达谱十分重要。目前,研究基因差异表达的技术大致有ｍＲＮＡ差异显示［１］、ＲＤＡ［３］、ＳＳＨ［４、５］和ｃＤＮＡ阵列［６］等。近几年,还发展了一些研究基因差异表达谱系统的技术,如ＲＬＣＳ（ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｌａｎｄ－ｍａｒｋｃＤＮＡｓｃａｎｎｉｎｇ）［８］、ＧＥＦ（ｇｅｎｅｅｘｐｒｅｓ－ｓｉｏｎｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｎｇ）［２］和ＲＮＡ指纹法［９］等。然而,这些技术或较为复杂,或灵敏度偏低。本文拟介绍一种有效的基因表达谱系统比较法——有序差…     

基因差异表达与杂种优势形成机制探讨

对杂种优势这一普遍而重要的生物学现象研究虽有百余年的历史, 但其根本机理尚未阐述清楚。继基因组组成差异及基因效应研究之后, 基因表达差异成为探寻杂种优势分子机理新的切入点。旨在通过揭示杂种中等位基因差异表达、杂种与亲本间基因差异表达的调控机制, 来认识杂种优势形成的分子机理, 从而达到指导育种实践的目的。文章概述了杂种等位基因差异表达现象及其产生机理, 总结了杂种与亲本相比所呈现出的加性、显性和超显性等多种差异基因表达模式, 归纳了表达谱研究筛选出的与杂种优势形成有关的基因, 以及某些关键生化代谢途径对杂种优势形成的贡献。但由于杂种优势机理的复杂性, 基因表达研究并没有得出统一的表达模式, 大多数杂种优势基因也不能被归属为同一类别。尽管如此, 基因表达谱研究毕竟迈出了解析杂种优势形成复杂基因表达网络的第一步, 随着表达谱技术和生物信息学的不断更新和发展, 杂种优势形成的分子机理有望在基因表达层面上取得突破。     

差异表达分析法在细菌致病相关基因研究中的应用

差异表达分析是比较相关细胞特殊表型基因背景的研究方法,应用于致病菌可以研究细菌的致病性、抗药性、遗传特性等。基因差异表达分析主要分四类,其代表性的方法分别为差异显示、消减杂交、基于数据库的基因表达连续分析和DNA微阵列。本文综述此四类方法及其衍生技术的基本策略、应用特点及近年来在细菌致病相关基因研究中的成功应用。     

小麦抗黄矮病相关基因cDNA-AFLP差异表达片段的验证

cDNA-AFLP技术是研究基因差异表达的有利工具,广泛用于植物抗病、抗逆和生长发育等研究领域.本研究以cDNA-AFLP技术分离的抗黄矮病小麦与感黄矮病小麦间差异表达片段为对象,利用反向Northern方法,从cDNA-AFLP技术筛选的46个候选抗黄矮病防御基因差异表达片段中,筛选出抗黄矮病相关防御基因片段6个;采用对回收的差异片段进行再扩增(延伸引物再扩增),再与原选扩产物一起进行PAGE电泳分析法,并结合半定量RT-PCR分析法,又验证了候选抗黄矮病相关基因表达片段3个.反向Northern方法以及对回收的差异片段进行再扩增(PAGE再分析法),结合(半)定量RT-PCR分析方法,可以比较准确地验证cDNA-AFLP所筛选出的基因差异表达片段.     

干旱胁迫下发菜光合作用相关基因差异表达分析

该研究以不同失水处理的发菜为研究材料,以充分吸水状态的发菜为对照,利用高通量测序技术和qRT PCR技术检测了干旱胁迫下发菜光合作用相关基因差异表达规律,并对光合色素和酶活在干旱胁迫下的变化进行了研究。结果表明：(1)发菜在不同程度干旱胁迫下有113个光合作用相关基因差异表达,其中失水30%、75%和100%的发菜分别有44个、74个和91个光合作用相关基因差异表达。(2)随着干旱胁迫程度的加深藻胆素、叶绿素a和类胡萝卜素含量逐渐降低,Rubisco活性随着干旱胁迫程度的增强先上升后下降,GAPDH活性随着干旱胁迫的增强呈现下降的趋势。研究表明,发菜通过光合作用相关基因的差异表达调控光合作用以适应干旱胁迫。该研究结果对进一步研究发菜干旱胁迫响应机制及其耐旱光合机理奠定了基础。     

Affymetrix基因表达谱芯片在新疆维吾尔族与汉族胰腺癌组织样本间差异表达基因筛选中的运用

目的:运用基因表达谱芯片筛选并分析新疆维吾尔族与汉族胰腺癌组织样本间的差异表达基因。方法:收集我院2014年1月至2016年6月间行手术切除的维吾尔族与汉族胰腺导管细胞癌组织并提取总RNA,选取经Nanodrop 2000与Agilent 2100仪器质检合格的样本总RNA采用Affymetrix基因表达谱芯片筛选出差异表达基因并绘制统计图,运用基因本体(GO)分析及信号通路(Pathway)分析对这些差异表达基因的生物信息进行汇总分析。结果:通过基因表达谱芯片分析,新疆维吾尔族与汉族胰腺癌组织样本间共检测到1063个基因存在差异表达,在维吾尔族胰腺癌标本中显著上调表达的基因共281个,差异表达倍数最高的为IGLV1-44基因(差异倍数:9.99)下调表达的基因共782个,差异表达倍数最高的为CPB1基因(差异倍数:33.76);在Gene Ontology数据库中共检索到815个上述差异表达基因具有明确的GO分类,差异表达倍数最高的为CPB1基因(差异倍数:33.76);Pathway分析中共检测到30条信号通路包含有上述差异表达基因,共涉及196个基因,其中以FAK信号通路差异表达基因富集程度最高,差异表达倍数最高的基因为COL11A1基因(差异倍数:5.02)。结论:基因表达谱芯片分析结果显示,在新疆维吾尔族与汉族胰腺癌组织样本间存在大量的差异表达基因,这些基因与胰腺癌的增殖分化、侵袭转移及多药耐药等特性密切相关,且参与了多条生物体内重要信号转导通路的调控。     

用DDRT-PCR技术对太谷核不育小麦基因差别表达的研究

采用DDRT—PCR技术对太谷核不育小麦的一对近等基因系进行了差别表达分析,以找出与太谷核不育基因Tα1表达有关的基因并研究其引起雄性不育的机制。共用30对随机引物进行差异显示,从展示的近1000条cDNA片段中找出30条特异表达的cDNA片段,其中包括可育特异和不育特异,这些片段可能与Tα1基因的表达有关。     

RAP—PCXR技术及其应用

RAP－PCXR是以PCR为基础构建RNA指纹图谱,研究基因差异表达的有效方法,所显示的种系特异性差异可用于对基因的遗传作图,所揭示的组织特异性可用于研究特异基因的表达。该法可检测各种情形下RNA群体间的差异。本简介其基本原理及在基因差异表达研究领域的最新应用。     

ABI 1700芯片分析系统在基因差异表达研究中的应用

应用化学发光法标记技术分别对正常和临床慢性髓细胞性白血病（chronic myelogenous leukemia,CML）病人骨髓单个核细胞的RNA进行标记,然后与ABI的人全基因组表达谱芯片杂交,对于杂交后所得到的荧光信号数据,应用1700芯片分析系统对其进行生物信息学分析.实验结果表明,ABI1700芯片分析系统可以对基因芯片杂交后得到的差异表达基因进行疾病学分类和生物功能分类分析,同时还发现与CML相关的差异表达基因75个,因此ABI1700芯片分析系统在芯片研究领域中具有重要的应用价值.     

利用mRNA差别显示技术分析枸杞体细胞胚发生早期基因的差别表达

本研究选用枸杞体细胞胚发生体系中的继代愈伤组织(对照)、胚性愈伤组织和早期胚体为实验材料,提取细胞总RNA,在12种锚定真核生物mRNA3'末端的OligodT12VN中,随机选用OligodT12GA为引物合成了以上三种材料的cDNA第一链,以此cDNA为模板,用随机引物进行PCR扩增,选择差别表达的片段。我们选用了OPA、OPH、OPK和OPB四组的60个随机引物对所得的c DNA进行了PCR扩增,得到了三个在体细胞胚发生早期组织中基因特异表达的片段。结果表明,在体细胞胚发生早期有胚胎发生特异性基因的表达,而且这种特异表达的基因在继代愈伤组织中没有表达,说明植物的体细胞胚发生过程就是细胞内基因差别表达的结果。 Abstract:Embryogenic calli and early embryo can be obtained from both auxin and auxin-free medium.The analysis of differential gene expression in early somatic embryogenesis has been hindered by above-mentioned material.The modifications of the recently described mRNA differential display method were reported and differential gene expression in early slmatic embryogenesis was analyzed.We have obtained three differential bands of cDNA in early somatic embryogenesis.The results indicate that gene expression has temperal and spalil order in early somatic embryogenesis of Lycium barbarum L.Plant somatic embryogenesis is the results of differential gene expression in cell.     

Differential display: Identifying genes involved in cardiomyocyte proliferation

An estimated 15,000 different mRNA species are expressed in a typical mammalian cell. The differential expression of mRNAs in both a temporal and cell-specific manner determines the fate of the cell and creates the organism. Analysis of this differential gene expression has become a central aim of many laboratories attempting to understand the mechanisms underlying various biological processes. Currently, we are using a technique called differential display to analyze the differential expression of genes in cardiomyocytes. Differential display is a rapid and powerful technique that was introduced by Liang and Pardee in 1992. Since that time, it has been successfully applied by several groups, and it is quickly becoming a standard method for studying differential gene expression. Here, we present a detailed article discussing the differential display methodology and how we have utilized it to identify potential genes involved in cardiomyocyte proliferation. Furthermore, we have provided a list of materials and supplied examples of data obtained, in an effort to allow the reader to perform the technique with success in their own laboratory.     

降低mRNA差异显示技术假阳性率的一种方法

为了探讨降低mRNA差异显示技术假阳性率的方法 ,进一步提高此技术的可靠性 ,提取了手术切除肝癌及非癌肝组织成对标本的总RNA ,逆转录获得cDNA片段 ,以mRNA差异显示方法筛选差异表达基因 ,选取较明显的一条差异表达条带 ,行进一步PCR扩增 .分别对PCR产物及其经TA克隆后随机挑选的 6个单克隆质粒DNA进行序列分析 ,并通过GenBank BLAST数据库进行序列的同源性比较 ,以Northern杂交予以来源确认 .自 72 0余条扩增条带中共选出 2 8条差异条带 .序列分析及同源性比较表明 ,所选择条带的PCR产物为一可能的新基因片段 ;而随机选择的 6个TA克隆质粒DNA中 ,有 4个为同一已知基因片段 ,一个为另一已知基因片段 ,一个为一可能的新基因片段 .同源性比较表明 ,PCR产物直接测序所得序列与TA克隆质粒DNA的 6个片段不具同源性 .结果表明 ,mRNA差异显示条带可能由 1条以上分子量相似的片段构成 ,直接对PCR产物行序列分析并以其为探针进行Northern杂交 ,是导致出现假阳性片段的原因之一 .将PCR产物进行TA克隆 ,对单克隆质粒DNA进行序列分析并以其为探针进行Northern杂交 ,可能是解决此问题的一种较好方法 .     

固始鸡1日龄和36周龄下丘脑高丰度差异性MiRNA的鉴定及功能预测分析

为鉴定鸡下丘脑发育相关特异性表达miRNA,基于固始鸡1日龄和36周龄下丘脑小RNA的Solexa测序数据,共鉴定到266种2个发育阶段共表达的miRNA,其中157种miRNA的表达水平被显著下调,22种被显著上调.聚类分析显示,鸡下丘脑高丰度差异性miRNA主要集中于let-7、mir-181、mir-30、mir-99、mir-1和mir-17等基因家族.另外,预测了10种高丰度差异性miRNA的靶基因,并进行了相应的GO分析和KEGG通路分析.结果显示,预测靶基因在发育过程、代谢过程、细胞过程和生物学过程调节等4个生物学过程以及细胞周期、粘着斑、TGF-beta信号通路和MAPK信号通路等通路中显著富集.研究结果为进一步揭示miRNA调控鸡下丘脑发育的分子机制提供了有益线索.     

Identification of lncRNA‐associated differential subnetworks in oesophageal squamous cell carcinoma by differential co‐expression analysis

Differential expression analysis has led to the identification of important biomarkers in oesophageal squamous cell carcinoma (ESCC). Despite enormous contributions, it has not harnessed the full potential of gene expression data, such as interactions among genes. Differential co‐expression analysis has emerged as an effective tool that complements differential expression analysis to provide better insight of dysregulated mechanisms and indicate key driver genes. Here, we analysed the differential co‐expression of lncRNAs and protein‐coding genes (PCGs) between normal oesophageal tissue and ESCC tissues, and constructed a lncRNA‐PCG differential co‐expression network (DCN). DCN was characterized as a scale‐free, small‐world network with modular organization. Focusing on lncRNAs, a total of 107 differential lncRNA‐PCG subnetworks were identified from the DCN by integrating both differential expression and differential co‐expression. These differential subnetworks provide a valuable source for revealing lncRNA functions and the associated dysfunctional regulatory networks in ESCC. Their consistent discrimination suggests that they may have important roles in ESCC and could serve as robust subnetwork biomarkers. In addition, two tumour suppressor genes (AL121899.1 and ELMO2), identified in the core modules, were validated by functional experiments. The proposed method can be easily used to investigate differential subnetworks of other molecules in other cancers.