簡述
表達譜差異分析(differential expression profiling)主要包括基因表達譜(gene expression profiling) 和蛋白質表達譜(protein expression profiling) 。大規模表達譜分析已經成為認識疾病分子機制的有利方法,在癌症研究等方面取得了一定的進展。成功的表達譜分析基於實驗及其過程分析的有機結合。實驗過程從關注的疾病開始,首先收集大量的疾病相關組織樣本,樣本數量可從10 多個到數百個,但必須足以對每一組織類型及個體差異進行比較分析,而且許多情況下不能僅簡單地分為正常和疾病組織。例如,在對糖尿病的研究中,所收集的樣本來自健康人、胰島素耐受和糖尿病病人的不同試驗階段,如胰島素治療前後。樣品還應包括其他器官的取材,以便進行基因表達的組織分布研究。為了便於對後來的實驗數據進行分析管理,需採集並儲存所有的組織樣本和臨床參數。接下來進行組織樣本的處理,利用生物晶片(寡核苷酸晶片、cDNA 晶片或全基因組晶片) 進行表達譜測定,並進行生物信息學分析。醫學套用
確證實驗揭示了疾病相關基因。據此,可以進行進一步研究,探索這些基因的功能,開發新的治療手段。例如,對於正常和疾病組織中表達有顯著性變化的基因,可以進行新治療靶點的鑑定和確定研究,或利用實驗和分析工具研究分析其功能;對於疾病組織中活性升高的酶,可以當作前藥活化酶進行鑑定研究。典型的表達譜能夠顯示疾病過程中有大量的已知基因表達的改變,而許多已知基因的代謝通路、表達產物酶學分類和蛋白質功能業已發表,將兩者對照分析,可以鑑定出酶活性,選擇其中可能成為前藥活化酶的部分進行進一步研究;對於疾病特異的蛋白質,可以進行抗原表型分析,決定疫苗的開發策略。尋找差異表達基因的方法除晶片技術外,一些新的檢測方法如差異顯示PCR ( differential display PCR, DD－PCR) 、消減雜交( suppression subreactive hy bridization , SSH) 等也相繼得到結合套用。
