目錄
第一章概述1
第一節分子生物學技術及基因、基因組
科學發展歷史簡介1
第二節基因晶片技術簡介3
一、基因晶片的基本概念4
二、基因晶片技術的產生和發展4
三、基因晶片的套用領域6
第三節生物信息學與基因晶片的數據
挖掘7
一、生物信息學的興起7
二、基因晶片的數據挖掘8
參考文獻9
第二章微陣列基因晶片實驗技術11
第一節基因晶片的價值和分類11
一、基因晶片的價值11
二、基因晶片的分類12
第二節基片的製備15
一、基片的類型和性質15
二、玻璃基片表面的修飾方法17
第三節點樣探針的製備18
一、cDNA探針的製備19
二、基因組DNA探針19
三、寡核苷酸探針19
四、獨特的PM?MM探針設計20
第四節基因晶片點樣22
一、晶片點樣儀和點樣方式22
二、點樣後處理27
三、基因晶片的質量標準28
第五節原位合成及納米結構的基因晶片
製備28
一、原位合成法製作基因晶片28
二、納米結構的基因晶片製備31
第六節表達譜基因晶片的檢測方法34
一、樣本選擇、處理和RNA的分離35
二、mRNA樣本標記35
三、晶片雜交38
參考文獻39
第三章統計學基礎41
第一節統計學的基本概念41
一、總體與樣本41
二、資料的統計描述42
三、隨機變數、機率與分布43
四、統計量45
第二節假設檢驗46
一、假設檢驗的基本原理46
二、假設檢驗的步驟47
三、假設檢驗的基本方法47
第三節方差分析54
一、完全隨機設計資料的方差分析54
二、隨機區組設計資料的方差分析55
三、多個樣本均數間的多重比較57
第四節聚類分析與判別分析簡介57
一、聚類分析58
二、判別分析59
參考文獻61
第四章實驗設計62
第一節樣品配對模式62
一、基因晶片實驗的分類62
二、樣品配對方案概述64
三、樣品配對模式的選擇66
第二節樣品的重複及合併69
一、實驗誤差的來源及重復樣品的使用69
二、樣品重複數量的確定70
三、樣品合併70
第三節總結72
參考文獻72
第五章基因晶片圖像的採集和處理74
第一節基因晶片圖像的採集74
一、雷射共聚焦掃瞄器74
二、CCD掃瞄器78
三、掃瞄器的技術指標79
第二節基因晶片圖像的處理81
一、劃格83
二、分割84
三、信息提取87
四、質量評估88
第三節一些晶片掃瞄器和晶片圖像處理
軟體的介紹88
一、雷射共聚焦掃瞄器90
二、 雷射非共聚焦掃瞄器91
三、CCD基因晶片檢測儀92
參考文獻96
第六章數據的預處理和歸一化98
第一節數據的預處理98
一、背景的校正98
二、弱信號的處理99
三、數據的對數轉換101
四、重複數據的合併102
五、缺失數據的處理103
第二節數據的歸一化104
一、cDNA晶片數據的歸一化105
二、Affymix晶片數據的歸一化115
參考文獻118
第七章差異表達基因分析120
第一節差異表達基因的挑選120
一、倍數法120
二、Z值法121
三、重複實驗的判別方法121
四、其他方法124
五、總結125
第二節研究差異表達基因的意義126
一、在基因組研究中的作用126
二、在藥物研究中的作用127
三、在醫學基礎研究中的作用129
參考文獻131
第八章晶片數據的可靠性分析133
第一節數據的評價133
一、差異表達基因的可靠性133
二、晶片數據重複性評價139
第二節誤差來源分析142
一、生物學差異來源142
二、實驗系統誤差144
第三節基因晶片的質控體系149
一、直接點樣的基因晶片的質控體系149
二、Affymetrix的寡核苷酸晶片質控
體系及其產品質量評估151
第四節信號線性擴增技術及其評估154
一、信號線性擴增技術154
二、信號擴增方法的可靠性評價154
參考文獻161
第九章聚類分析和可視化162
第一節相似性（或距離）的度量162
一、歐氏距離162
二、馬氏距離163
三、Chebychev距離164
四、Mahalanobis距離164
五、Minkowski距離164
六、平均點積164
七、向量間的角度165
八、協方差165
九、Pearson相關距離165
十、Spearman秩相關166
十一、互信息166
十二、Kendall?s Tau167
第二節聚類算法167
一、系統聚類168
二、分割聚類172
第三節二維聚類177
一、耦聯二維聚類177
二、區組聚類177
第四節主成分、SVD和基因修剪178
一、主成分178
二、奇異值分解178
三、基因修剪179
參考文獻179
第十章微陣列實驗中的分類方法181
第一節概述182
一、利用基因表達譜數據進行生物樣本
分類183
二、分類的背景183
三、基因表達譜數據184
第二節不同分類方法的概述184
一、分類及統計決策論184
二、費歇線性判別分析186
三、線性判別和二次判別分析186
四、線性判別分析的擴展188
五、最近鄰分類器188
六、決策樹190
七、BP神經網路分類法194
八、支持向量機197
九、Parzen窗204
第三節分類中的一般問題205
一、特徵選取205
二、標準化和距離函式206
三、缺失值填充207
四、多分類問題208
第四節性能評價209
一、偏差、方差和誤差率209
二、再置換估計210
三、倍數交叉驗證法210
四、解靴帶估計210
第五節實例分析211
一、基因表達譜數據211
二、數據預處理212
三、支持向量機軟體套用213
參考文獻216
第十一章微陣列技術的標準化218
第一節MIAME規則218
一、MIAME規則的具體內容219
二、MIAME表單221
三、MIAME的目前與將來222
第二節Affimetrix晶片系統與MIAME
規則223
一、遵循MIAME規則224
二、Affimetrix實驗的MIAME表單225
三、Affimetrix的RNA抽提、清洗、
標記和雜交規範225
參考文獻227
第十二章基因晶片數據的基因注釋和
功能分析228
第一節單一基因的注釋228
一、一般的注釋228
二、關於疾病的信息233
三、蛋白質家族的信息234
第二節轉錄因子調節的分析235
一、Transfac資料庫236
二、轉錄因子研究中的統計學檢驗238
第三節Gene Ontology資料庫中基因
功能分類的分析240
一、Gene Ontology資料庫240
二、GO資料庫相關分析的工具241
第四節生物學通路和生物學相互作用的
分析243
一、生物學通路中的基因分析244
二、生物學網路中的基因分析249
三、基因晶片數據中使用者自己定義的
基因集的分析250
參考文獻251
第十三章系統生物學及基因調控
網路252
第一節系統生物學簡介252
第二節基因轉錄調控網路的構成253
一、基因轉錄過程簡介253
二、研究轉錄因子及其調控基因的實驗
方法254
三、基因調控網路與圖形254
第三節用高斯圖形模型推導基因調控
網路257
第四節貝葉斯網路模型在基因晶片
數據中的套用259
一、貝葉斯網路簡介259
二、學習貝葉斯網路261
三、貝葉斯網路方法在基因晶片數據
方面的套用262
第五節從時間序列數據中推導基因調控
網路266
一、基因調控網路模型的“事件模型”266
二、關於基因調控網路的“動態
機率模型”268
第六節通過基因擾動來推導基因調控
網路的反義工程方法270
第七節結論271
參考文獻272
第十四章基因晶片技術的套用——
從基因篩選到臨床診斷274
第一節基因表達譜研究與臨床腫瘤學274
一、確定腫瘤亞型275
二、識別腫瘤的組織來源276
三、預後分析276
四、存在問題277
第二節微矩陣晶片和遺傳多態性278
一、單核苷酸多態性簡介278
二、基因多態性與疾病易感性279
三、基因多態性作為遺傳標記的套用279
四、基因多態性與個性化用藥280
五、基因多態性和基因晶片檢測技術281
第三節微矩陣和基因拷貝數變化282
一、cDNA陣列CGH283
二、基因組陣列CGH283
第四節微矩陣和感染性疾病284
一、微生物的鑑定和分型285
二、耐藥性研究286
三、致病機理研究287
第五節微矩陣晶片的其他套用288
一、微矩陣晶片和DNA甲基化分析288
二、轉錄因子結合位點分布290
三、展望291
參考文獻292
第十五章主要數據分析軟體的介紹295
第一節分析軟體在基因晶片技術中的
地位295
第二節主要圖像和數據處理軟體296
一、基因晶片圖像分析軟體
GenePix Pro296
二、Affymetrix GCOS系統297
三、Cluster和TreeView程式298
四、GeneSpring300
五、SpotFire DecisionSuite300
六、SAM和PAM302
七、R平台及生物導體303
八、MATLAB生物信息工具箱304
第三節基因表達譜公共資料庫304
一、NCBI?Gene Expressionomnibus
(GEO)基因表達數據專用庫304
二、EBIArrayExpress和SMD307
三、微陣列資料庫的建立和管理307
第四節基因注釋資料庫的訪問308
一、史丹福大學SMD/SOURCE309
二、UCSC基因組瀏覽器309
三、mySQL客戶310
參考文獻311
第十六章展望312
第一節後基因組研究的趨勢——系統
生物學312
一、系統生物學的啟動312
二、系統生物學的發展趨勢313
第二節後基因組套用研究發展的
趨勢——基因組醫學314
第三節基因晶片技術在系統生物學和
基因組醫學中的地位316
一、基因晶片及數據挖掘在基礎研究中
的地位316
二、 基因晶片技術在基因組醫學分子
診斷中的套用趨勢316
參考文獻318
