基因微阵列之实务操作与分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　近年来几项新发展且具前瞻性的生物晶片技术，如微阵列（Microarray）、基因晶片（DNA chip）、蛋白质?抗体晶片（Protein/antibody array）、组织晶片（Tissue array）及实验室晶片（Lab-on-a-chip）等，正加速了解许多基因的功能及其交互作用与调控，因此不难理解分子生物学的进展与新功能基因的寻求息息相关。微阵列是发展及应用较为成熟的生物晶片技术之一，此晶片技术已广泛的应用于生物医学领域，如癌症、药理、毒理学、感染、细胞分化、发育及生殖医学等，亦将直接或间接的应用于疾病之诊断、分类、预后评估，并改善疾病之治疗。

　　在台大基因体医学中心基因微阵列核心实验室服务的这2年内，陈博士及姚培莉小姐将他们的丰富经验及微阵列操作之实务、分析技能写成此实验手册，内容深入浅出，可提供给有兴趣利用基因微阵列做相关研究同仁做为入门之参考工具

姚培莉∕台大基因体医学中心基因微阵列核心实验室

《生物信息学前沿技术与应用》 第一章：高通量测序数据的生物信息学基础 本章深入探讨现代生命科学研究中至关重要的核心技术——高通量测序（High-Throughput Sequencing, HTS）。我们将从最基础的原理出发，详细解析二代测序（Illumina）和三代测序（PacBio、Oxford Nanopore）的技术流程，包括文库构建、簇生成、边合成和信号检测等关键步骤。在生物信息学层面，本章重点剖析原始测序数据（FASTQ文件）的质量控制流程。这不仅涉及基础的序列质量评估（如Phred得分分布、GC含量分析），更强调如何使用如FastQC、Trimmomatic等工具进行高效的过滤和修剪，以去除接头序列和低质量读段，确保后续分析的可靠性。此外，本章还将介绍从原始数据到可分析序列集的完整数据预处理管线，为后续更复杂的应用奠定坚实的数据基础。 第二章：从基因组到转录组的深度解析 本章聚焦于两大核心组学数据——基因组学和转录组学的数据处理与解读。在基因组学部分，我们将详述从头组装（De Novo Assembly）和参考序列比对（Alignment）的算法差异与应用场景。对于组装过程，我们将比较Contig生成算法的优劣，并介绍评估组装质量的指标（如N50、覆盖度）。在比对分析中，我们将详细讲解BWA等主流比对器的运行机制，并深入探讨变异检测（Variant Calling）的流程，包括SNP、Indel的识别、过滤和注释，使用GATK等行业标准工具包进行实践操作。 转录组学部分，本章则侧重于RNA测序（RNA-Seq）的数据分析。首先，对定量流程进行全面解析，涵盖从比对（STAR）到表达量估计（TPM/FPKM）的整个链条。然后，我们将重点阐述差异表达基因（DEG）的统计方法，讨论DESeq2和edgeR等包背后的负二项分布模型，并探讨多重检验校正的重要性。最后，本章涵盖了可变剪接（Alternative Splicing）的检测与分析，指导读者如何利用Splice Junction信息构建更全面的转录本视图。 第三章：宏基因组学与微生物群落结构分析 随着对微生物世界兴趣的增加，宏基因组学已成为研究复杂生态系统中遗传物质的主流方法。本章系统地介绍了宏基因组数据的生物信息学流程。首先，区分基于全基因组快照（Shotgun Metagenomics）和基于靶向基因（如16S rRNA测序）的方法，并分析各自的优势与局限性。在Shotgun数据处理中，我们将详细讲解序列去噪、装箱（Binning）技术，以及如何利用如MetaPhlAn等工具进行物种组成和功能基因丰度的定量。对于16S数据，本章侧重于操作流程，包括OTU/ASV的聚类、界定和分类学分配，并引入QIIME2等平台进行实践演练。后续章节将结合这些数据进行微生物群落多样性分析（Alpha和Beta多样性）和功能潜力预测。 第四章：表观遗传学数据的分析策略 表观遗传学调控机制，如DNA甲基化和组蛋白修饰，对基因表达的稳定性和细胞分化至关重要。本章专门探讨与这些标记物相关的测序技术数据分析。对于全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）或基于靶向富集的甲基化测序数据，我们将讲解如何从原始比对文件中准确识别和量化5mC位点，并讨论在全基因组范围内识别差异甲基化区域（DMRs）的统计学模型。在组蛋白修饰（如ChIP-Seq）方面，本章详细阐述了峰值识别（Peak Calling）算法（如MACS2）的原理，以及如何通过整合不同组蛋白标记的数据来构建染色质开放性图谱，并分析这些区域与基因启动子的关系。 第五章：高维组学数据的集成与网络构建 现代生物学研究往往产生多维度、高复杂度的组学数据，如基因组、转录组、蛋白质组等。本章的核心在于教授如何有效地集成和解释这些异构数据。我们将介绍数据标准化的必要性，并深入讨论降维技术，包括主成分分析（PCA）和t-SNE/UMAP，以可视化和识别数据集中潜在的模式。随后，本章将重点介绍构建生物分子相互作用网络的方法。从基于共表达的基因网络（WGCNA）到利用蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）数据库构建功能网络，我们将演示如何使用Cytoscape等工具进行网络可视化，并进行关键节点（Hub Genes）的识别，从而揭示调控通路的生物学意义。 第六章：生物信息学工具的自动化与计算效率优化 随着数据量的爆炸式增长，手动处理已不再可行。本章致力于提升生物信息学分析的自动化水平和计算效率。我们将详细介绍工作流管理系统（Workflow Management Systems），特别是Snakemake和Nextflow，解释其如何确保分析流程的可重复性、模块化和并行计算能力。此外，本章还将讨论容器化技术（Docker/Singularity）在生物信息学中的应用，以解决不同计算环境间的依赖性冲突问题。内容将涵盖资源配置（CPU、内存、GPU）的策略性管理，以及如何利用集群计算环境（如SLURM）来高效运行大规模分析任务。 第七章：临床与精准医疗中的计算挑战 本章将理论分析与实际临床应用紧密结合。我们将重点讨论体细胞变异检测在癌症研究中的应用，包括对FFPE（福尔马林固定石蜡包埋）样本低质量数据的处理策略，以及如何区分体细胞突变和胚系变异。在药物基因组学（Pharmacogenomics）方面，本章讲解如何利用基因分型数据预测患者对特定药物的代谢和反应，并介绍相关数据库（如PharmGKB）的使用。最后，本章探讨液体活检（Liquid Biopsy）中循环游离DNA（cfDNA）的生物信息学挑战，例如低频突变信号的富集和错误率的校正，旨在为实现真正的精准医疗提供计算支撑。

第一章 基因微阵列显色分析系统使用说明

　　背景介绍
　　微阵列系统的建构及配置
　　取样钢针的尖端大小及处理
　　细菌培养及聚合?联锁反应
　　讯息核醣核酸的纯化
　　cDNA探针之制备
　　基因微阵列杂交法
　　呈色侦测及显色图形之影像处理
　　资料处理之原则
　　总 结
　　药品及材料
　　仪器及设备
　　基因微阵列薄膜之相关文献

第二章 基因微阵列操作仪

　　Microarrayer仪器外观
　　Microarrayer Machine清洁程序
　　Microarrayer基本设定操作
　　Chap 1. 基本介绍
　　Chap 2. 操作设定说明
　　　　2-1 打点模式、样品数、机械手臂速度调整
　　　　2-2 模式设定及资料传输
　　　　2-3-1 薄膜式微阵列
　　　　2-3-2 玻片式文阵列
　　Chap 3. 如何调整针的位置？
　　　　3-1 各区域Z轴位置调整
　　　　3-2 取盘区（Stock）Z轴位置调整
　　　　3-3 取样区位置设定
　　　　3-4 清洗区位置设定
　　　　3-5 打点区位置设定
　　Chap 4. 如何选取档案？
　　Chap 5. 辅助功能
　　Chap 6. 如何细部调整X、Y轴位置
　　Chap 7. 新手上路，正确操作
　　Microarrayer注意事项
　　Microarrayer标准操作程序流程图
　　附录：Array Position Setting说明

第三章 基因微阵列资料分析

Part I. 扫瞄以及图片修正
Part II. Gene Pix抓点
Part III. Excel运算
Part IV. Cluster
Part V. Gene Cluster
Part VI. Gene Analysis
Part VII. Tree View

谢 志
附录一 台大医院基因体医学暨微阵列核心实验室
附录二 常用基因微阵列分析软体列举
附论一 基因微阵列显色分析法之简介及其应用：二十一世纪基因分析的利器
附论二 生物晶片：技术发展及在生命科学上之应用（Biochips: Technique Development and Applications in Life Science）
网路资源

　　随着人类基因解码，21世纪之医学已正式宣告进入了一崭新的世代－所谓的「后基因体时代」（post genomic era），对于人类疾病的病因、诊断、分类、预后评估及治疗，必须注入整个基因体新的观念，给予不同的诠释与解读。同样地因为人类基因之多样性，不同的人种、甚至不同之个体对于药物的反应也可能完全不相同，即所谓的药物基因体医学（Pharmacogenomics），突显出在新一世代医疗所必需强调的个人化医疗（personalized medicine）新观念。因应这一新世代的来临，我们所急需的是如何从目前这么多且复杂的疾病表现型（phenotype）中找出其基因之共通性或规则性？如何利用基因体医学的新观念与新技术发展出新的疾病指标及早期诊断方法？甚至找出所谓治疗之标的（magic target）。而基因微阵列即为目前被发展出来非常有用的高效率（high throughput）筛检方法之一。在完善的实验设计下，基因微阵列可以协助医学研究者，草拟出一份好的具假说性之研究计画（hypothesis driven research proposal），也可以协助临床医学研究者，找到新的疾病指标、疾病分类的方式及可能治疗方法，运用极为广泛。

　　台大基因体核心实验室于2000年4月在台大医院院方的协助下在第三共研正式成立，由本人、陈健尉博士及姚培莉小姐，开始运作并提供同仁服务，所提供的微阵列服务内容包括人类基因的微阵列膜、老鼠基因微阵列膜及其他特殊功能及用途之基因微阵列膜，并提供代工之服务，后续又有陈惠文博士、俞松良博士、蔡孟峰博士及许多同仁加入，整个实验室阵容更为坚强，所提供的服务项目也愈来愈完整，2002年此核心实验室更获得国家基因体医学计画之补助，正式成为国家基因体医学计画之基因微阵列核心实验室，于2002年10月开始对全国研究同仁，包括基因体计画执行之研究员及其他国科会支持之研究学者提供高品质之微阵列整体服务。在此对台大医院及国家基因体计画之大力协助，特别再次致谢。

　　在基因微阵列服务的这2年内，陈博士及姚培莉小姐将他们的丰富经验及微阵列操作之实务、分析技能写成此实验手册，内容深入浅出，可提供给有兴趣利用基因微阵列做相关研究同仁做为入门之参考工具。

台大内科∕杨泮池

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，科学研究的进步，离不开扎实的理论基础和熟练的实践操作。基因微阵列技术作为当前生命科学研究中的一项重要工具，其应用范围广泛，但其操作和分析过程却相对复杂。这本书的出现，恰好为我提供了一个深入了解基因微阵列技术的绝佳机会。我特别关注“实务操作”这一块，因为我深知，理论上的理解终究是有限的，只有通过亲手实践，才能真正掌握一项技术。我希望书中能够详细介绍基因微阵列实验的各个环节，从实验设计、样本采集，到RNA提取、cDNA合成，再到芯片的杂交和扫描，都能有详尽的步骤和操作指南。特别是对于一些关键的实验参数，如杂交温度、杂交时间等，如果书中能给出详细的说明和建议，对我而言将非常有帮助。而在“分析”方面，我期望这本书能像一位经验丰富的向导，带领我一步步地解析基因微阵列数据。我希望书中能介绍常用的数据预处理方法，例如数据清洗、背景校正、归一化等，并解释这些方法的作用和应用场景。此外，我还对差异表达基因的分析方法、聚类分析、主成分分析等统计学方法，以及如何利用这些方法来解读基因表达数据，具有浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直对基因组学研究充满兴趣，但苦于没有合适的入门教材。市面上的文献大多是高度专业化的论文，对于初学者来说，门槛很高。这本书的出现，正好填补了这一空白。从书名来看，它不仅涵盖了基因微阵列的“实务操作”，还深入到了“分析”层面，这正是我所需要的。我特别期待它在“实务操作”部分的内容，因为我深知理论知识的学习离不开实践。书中是否会详细介绍实验流程的每一步，例如样本的采集、RNA的提取、cDNA的合成，以及微阵列芯片的杂交和扫描过程？这些细节对于保证实验的准确性和可靠性至关重要。我希望书中能提供一些具体的实验方案和操作指南，以便我能够更好地理解和掌握这些技术。此外，“分析”部分更是我的重点关注对象。基因微阵列实验产生的数据量庞大，如何有效地对这些数据进行处理、挖掘和解读，是决定实验成败的关键。我希望书中能介绍一些常用的数据预处理方法，例如背景校正、归一化、质量控制等，并解释这些方法的原理和应用场景。同时，我也期待书中能详细讲解如何进行差异表达基因的分析，如何利用聚类分析、主成分分析等方法来揭示基因表达的模式，以及如何进行通路富集分析，从而解读基因表达变化的生物学意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我大概是看到台湾科技界的一些前辈、同仁在讨论，说市面上终于有这么一本整合的教材，能够把基因微阵列这块的实务操作跟后续的资料分析，一次性讲清楚。我本来也不是做这个领域的，但是出于好奇，加上工作上偶尔会接触到一些相关的研究报告，总觉得背后有些东西是自己不懂的，但又好像很重要。所以，就抱着试试看的心态入手了。拿到书的时候，感觉厚度还可以，不像有些专著那么枯燥，但也不至于太薄，好像可以深入讲一些内容。我翻了一下目录，发现它从最基础的微阵列原理讲起，然后到样本制备、仪器操作，再到数据预处理、质量控制，最后是各种统计分析方法，像是聚类分析、PCA，甚至还提到了差异表达基因的识别和通路富集分析。这些名词我虽然不一定都懂，但感觉像是给了一个非常完整的学习路径。而且，它似乎强调的是“实务操作”，这意味着不光是理论，还有很多具体步骤和注意事项。这对我来说很重要，因为我一直觉得，很多知识点光看不练是记不住的，只有亲手做过了，才能真正理解。这本书的优点就在于，它似乎能弥补我们这些非专业人士在实践操作上的知识盲点，并且把看似复杂的分析流程，一步步地梳理清楚。想想看，如果能通过这本书，对基因微阵列技术有一个更全面的认识，甚至能看懂一些研究论文中的数据分析部分，那对我的工作来说，绝对是事半功倍的。我特别期待它在“数据分析”部分的内容，因为我经常看到一些研究成果，但背后是怎么通过海量数据挖掘出这些信息的，我一直感到好奇，这本书或许能给我一个答案。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多地集中在它如何能够帮助我理解和解读基因微阵列所产生的大量数据。我常常觉得，虽然现在科学技术发展很快，基因测序、基因芯片等等都提供了海量的信息，但如果没有一套有效的分析工具和方法，这些信息就如同散落的珍珠，无法串联成有意义的项链。这本书的名字里就包含了“分析”二字，这让我眼前一亮。我希望它能像一个向导一样，带领我一步步地走进基因微阵列数据的世界，从数据的预处理，到各种统计学方法的应用，再到最终的生物学意义的解读。我尤其关心书中关于差异表达基因分析的部分，因为这通常是判断哪些基因在不同条件下发生了显著变化，从而揭示潜在生物学机制的关键。书中是否会介绍一些常用的统计学模型，比如t-检验、ANOVA，以及如何进行多重检验校正，这些都是我非常感兴趣的内容。此外，我希望它能详细讲解如何利用数据可视化技术，比如热图、散点图、PCA图等等，来直观地展示基因表达的模式和趋势。因为我发现，好的图表往往能比枯燥的数字更能打动人心，也更容易理解。如果这本书能够教会我如何生成高质量的图表，并对图表进行恰当的解释，那么它对我来说就是一本极具价值的学习工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手里，首先映入眼帘的是它扎实的篇幅和清晰的目录结构。我之前对基因微阵列技术只停留在概念层面，知道它是一种能够同时检测成千上万个基因表达水平的技术，但在具体如何操作以及如何处理随之而来的海量数据方面，一直感到模糊。这本书的出现，我觉得非常及时。我特别关注它的“实务操作”部分，因为我猜想这部分会涵盖从实验设计、样本准备、仪器操作到数据采集的整个流程。很多时候，实验的成功与否，很大程度上取决于前期的操作是否规范和严谨。我希望书中能够详细介绍一些关键的实验步骤，例如RNA的质量检测、逆转录合成cDNA的注意事项，以及微阵列芯片的杂交条件等。这些细节对于保证数据的准确性和可靠性至关重要。而“分析”部分，更是我学习的重中之重。我期望这本书能够系统地介绍基因微阵列数据的预处理流程，包括背景校正、数据归一化、质量控制等，并解释这些步骤的必要性和具体操作方法。此外，我还希望书中能深入讲解如何进行差异表达基因的识别，如何利用统计学方法来判断基因表达的显著性，以及如何通过数据可视化技术，如热图、散点图等，来直观地展示基因表达的模式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我眼前一亮，因为它正好戳中了我在基因微阵列领域学习过程中的几个关键痛点。我之前在学校上课的时候，对基因微阵列的基本原理有所了解，也知道它能提供大量的基因表达数据，但如何将理论知识转化为实际操作，以及如何处理这些复杂的数据，却始终是一个挑战。这本书的“实务操作”部分，我非常期待它能提供详细的实验步骤、操作技巧以及一些常见的实验设计考量。例如，在进行样本制备时，如何确保RNA的完整性和纯度，如何选择合适的RNA提取试剂盒，以及在微阵列芯片杂交过程中，需要注意哪些关键参数的控制，这些都是我非常希望能够从书中获得的宝贵经验。而“分析”部分，更是我学习的重点。我希望它能系统地介绍基因微阵列数据的预处理流程，包括数据清洗、背景校正、归一化处理等，并解释这些步骤的原理和重要性。此外，我还希望书中能够详细讲解如何进行差异表达基因的识别，如何利用统计学方法来评估基因表达变化的显著性，以及如何通过数据可视化技术，如热图、散点图等，来直观地展示和解读基因表达模式。

评分☆☆☆☆☆

这本书引起我注意的原因，是它在书名中就明确点出了“实务操作”与“分析”两个核心要素，这正是我在基因微阵列领域学习和工作中一直希望能够系统掌握的部分。我之前在接触一些研究报告时，看到其中提到基因微阵列技术的应用，但对于其具体的实验过程和数据解读方法，总是感觉隔了一层。这本书，我觉得能够帮我弥补这方面的知识短板。我特别希望它在“实务操作”部分，能够详细介绍从样本准备到数据采集的整个流程，包括各种关键步骤的操作细节、注意事项以及可能遇到的问题。例如，RNA的提取和纯化过程中，如何确保RNA的质量？微阵列芯片的杂交和扫描过程中，有哪些参数是需要特别关注的？这些具体的指导，对于保证实验的准确性和可靠性至关重要。而在“分析”方面，我更是期待它能提供一套清晰的数据分析框架。从数据的预处理，比如如何进行背景校正、数据归一化、质量控制，到如何识别差异表达基因，以及如何利用统计学方法，如聚类分析、主成分分析等，来解读基因表达数据，进而发现潜在的生物学通路和机制。如果这本书能够做到这一点，那它将是一本非常宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

我之前在实验室工作的时候，接触过一些基因芯片的数据，但当时主要是一些同事在处理，我只是负责协助一些基础的样本准备。对于整个实验的设计、操作流程以及最终的数据分析，我其实了解得相当有限。后来发现，如果对这些环节有更深入的理解，不仅能更有效地进行实验，还能更好地解读实验结果，甚至发现新的研究方向。这本书的出现，正好满足了我的这种需求。它不仅讲到了“实务操作”，还有“分析”。我特别期待它在“实务操作”这一块，能给出一些具体的、可操作的建议。比如，在样本采集的时候，应该注意哪些细节才能最大程度地保证RNA的质量？在进行RNA提取和纯化的时候，有哪些不同的方法，各自的优缺点是什么？在微阵列芯片的杂交过程中，有哪些关键的参数需要控制？这些都是我在实际操作中可能遇到的问题，如果书中能给出详细的解答，将非常有帮助。而在“分析”方面，我更希望能了解如何对海量的基因表达数据进行有效的预处理，比如如何进行数据清洗、如何进行归一化处理，以及如何进行质量控制，从而确保分析结果的可靠性。另外，我也非常想知道，如何识别出在不同条件下发生显著变化的基因，以及如何利用这些信息来推断潜在的生物学机制。

评分☆☆☆☆☆

我之前参加过一次基因微阵列相关的研讨会，当时讲者提到了很多关于实验设计的考量，比如如何选择探针、如何避免批次效应等等，听得我有点云里雾里。后来我就在想，要是有一本书能系统地讲讲这些，那就太好了。这本书的内容，正好就触及到了我的痛点。它不仅讲了微阵列的基本原理，还非常详细地描述了从实验设计到数据采集的整个过程。我特别留意到，书中似乎花了不少篇幅来讲解如何进行质量控制，这对我来说是至关重要的。因为我经常看到一些研究数据，但总担心这些数据的可靠性，而质量控制正是保证数据准确性的关键。这本书应该能教会我们如何识别和处理那些可能影响结果的异常数据，比如低质量的样本、杂质等等。我个人觉得，一本好的教材，就应该像这样，把每一个环节都照顾到，不留死角。而且，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。比如，在讲解样本制备的时候，它可能会详细说明为什么需要进行RNA的提取和纯化，以及不同的提取方法有什么优缺点。这种深入浅出的讲解方式，对于我们这些需要理解背后原理的读者来说，非常有帮助。我一直相信，只有真正理解了每一个步骤背后的科学原理，才能在实际操作中做出更明智的决策，避免不必要的错误。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的学习机会。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的科研工作者来说，一本能够帮助我们更好地理解和应用基因微阵列技术的书籍，无疑是极具价值的。这本书的名字——“基因微阵列之实务操作与分析”，听起来就非常实用，能同时涵盖“操作”和“分析”两个层面，正好是我目前迫切需要的。我尤其看重它在“实务操作”部分的内容。我希望它能提供一些非常具体、详细的实验流程，比如如何从样本采集到RNA提取，再到cDNA的合成，以及如何在微阵列平台上进行杂交和扫描。这些步骤中的每一个细节，都可能影响到最终的数据质量，因此，一本能够指导我们避免常见错误、优化实验条件的教材，将对我们的研究工作大有裨益。同时，“分析”部分更是重中之重。我期待这本书能够系统地介绍基因微阵列数据分析的整个流程，包括数据预处理（如背景校正、归一化、质量控制），差异表达基因的识别，以及利用聚类分析、主成分分析等方法来探索基因表达模式。我希望它能解释这些分析方法的原理，并提供一些实际的案例，让我们能够更好地理解如何从海量数据中提取有用的生物学信息。