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SNPs分析介紹
點擊次數(shù)：1056 發(fā)布時間：2016-1-19
確實，如果你的研究課題也是尋找易感基因，那么SNPs是一種比較而言可行而且的方法，這主要是因為它有幾個優(yōu)點： (1) SNPs在基因組中的分布（每500-1000個堿基就有一個標記）無論是比較于RFLP限制性片段長度多態(tài)性分析還是STR微衛(wèi)星標記（6000-7000多個Markers），都要廣泛得多；(2) SNP在人群中是二等位基因性的，在任何人群中其等位基因頻率都可估計出來； (3) 與串聯(lián)重復的微衛(wèi)星位點相比，SNP是高度穩(wěn)定的，尤其是處于編碼區(qū)的SNP(cSNP)，而前者的高突變率容易引起對人群的遺傳分析出現(xiàn)困難；(4) 部分位于基因內(nèi)部的SNP可能會直接影響產(chǎn)物蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)或基因表達水平，因此，它們本身可能就是疾病遺傳機制的候選改變位點；(5)易于進行自動化、規(guī)?；治觯s短了研究時間。
這也就是為什么科學家才會花這么多的時間進行人類基因組單體型圖譜計劃的原因。然而雖然說各個廠家不斷的推出滿足不同需求的SNP基因芯片，檢測系統(tǒng)等，簡化了實驗步驟也縮短了所需時間，但是就像前面提到的易博一樣剛開始接觸SNPs，是否覺得無從入手？如果您也是這樣，那么可以先來回答下面4個問題。
1.你需要多大的Scale？
不同的平臺可以滿足不同的SNPs要求，比如說對于在數(shù)千個樣品中只有10或者更少的SNPs的時候，就可以選擇ABI的TaqMan實時熒光PCR（見ABI推出全新miRNA表達熒光定量產(chǎn)品-TaqMan）這個金字招牌；如果多于10，那么pyrosequencing（焦磷酸測序法，見pyrosequencing工作原理）就可以用來分析100SNPS，而Sequenom公司的MassARRAY飛行質(zhì)譜SNP檢測系統(tǒng)則適合于1,000以下SNPs高通量分析，至于10,000SNPs，Affymetrix的MegAllele探針試劑就比較適用了。目前Affymetrix還推出了全新的人類基因組500K（25萬）芯片，為SNPs分析再添一“重量級”工具。
不過有許多人認為在zui開始進行基因分型的時候，還是先考慮下RFLP，因為SNP分析是一件費時費力又要運氣的東西（這是因為限制性酶切位點的影響）。但是也有像牛津大學人類基因組Wellcome Trust 中心主任的Ioannis Ragoussis那樣認為的：你可以嘗試小數(shù)量樣品和SNPs，這并是太貴。
2.你需要多少的Throughputs？
Throughputs簡而言之就是指的樣品分析的數(shù)量，影響因素主要包括采用的平臺自動化水平、技術(shù)人員的熟練程度和人數(shù)，以及模式的可靠性。像Affymetrix的GeneChip Scanner 3000 System理論上一天內(nèi)可以處理48 Arrays（48個樣品），但是實際上一個有一套這樣的系統(tǒng)和一個技術(shù)人員的實驗室平均一天也就能處理8個樣品，那么如果要獲得基本完備的數(shù)據(jù)需要2到3天的時間。Illumina芯片公司提供的DNA-to-data cycle系統(tǒng)也是需要差不多同樣的時間，但是單人每個cycle可以處理288個樣品（3 × 96-well plates）。而ABI在繼7700和5700熒光定量PCR儀之后特別為高通量而設計推出的7900 HT型熒光定量PCR儀則可以說是較好的解決了一些實驗室對于樣品高通量的要求——30分鐘內(nèi)可以進行384個TaqMan分析，一天可以完成48板18,432個樣品。除此之外，Sequenom公司的high-capacity Autoflux mass spectrometer也可以分析7,680個樣品。這一具體的選擇還是要看各個實驗室的資金使用度和技術(shù)要求。
3.樣品來源？
SNPs實驗中樣品來源與制備是很關(guān)鍵的一步，像有些生物體SNPs分析就不如人類SNPs分析來得方便，這是因為雖然許多生物體的序列已經(jīng)被測出，但是不像許多人類疾病基因分析的全面，對于大多生物的變異與進化我們還并不了解，再加上一些實驗室的樣品是本實驗室*的，或者多態(tài)性狀小，這些都造成SNPs分析的難度。一個zui典型的證據(jù)就是NCBI有關(guān)人類的SNPs數(shù)據(jù)有1億多個，而小鼠的SNPs只有50多萬，線蟲Caenorhabditis elegans是1,065個。所以在準備進行SNPs分析之前要仔細考慮下數(shù)據(jù)的來源與分析完整性。
而SNP樣品制備涉及的面就比較廣，包括Genomic DNA純化和PCR、標記等步驟，詳細請見站在生物時代尖口 把握芯片技術(shù)至高點。
4.準備投入的資金？
實驗的資金是個不容忽視，甚至可以說是決定性的問題。在基因分型研究中，國內(nèi)許多實驗室常常認為主要需要的資金投入是在硬件設備這一塊，然而實際上要進行SNPs分析，除了儀器設備，其它像前期樣品處理費用這樣的資金投入更加重要，也花費更多。因此準備投入資金的研究人員在進行預算的時候千萬不能遺忘了這一方面，否則就有可能會眼看著研究就要出成果而被資金束縛。
目前生物信息學研究在發(fā)達國家較受到重視，政府資助也比較多，而國內(nèi)在這方面還做的不到位，但由于像SNPs這樣能針對人類致病基因展開研究的技術(shù)所存在的巨大商業(yè)利潤使得一些大型制藥公司和生物公司大規(guī)模向這些領域進軍，所以國內(nèi)的研究人員可以考慮從多方入手獲得開展研究的機會。
另外，根據(jù)一項zui近的國外調(diào)查表明將近40%SNP分型是在幾個中心實驗室和大型實驗室（包括外包，即交給其它實驗室完成和本身實驗室實力雄厚）完成的，這也就是說國內(nèi)的研究人員也可以考慮將自己的樣品以同樣的方式交給大型實驗室節(jié)約資金，但是這樣仍有數(shù)據(jù)保密性和樣品制備后期分析等一些問題，研究者需要考慮清楚。