microarray
Dotaz
Zobrazit nápovědu
The combination of microarray technologies with microfluidic sample delivery and real-time detection methods has the capability to simultaneously monitor 10-1000 s of biomolecular interactions in a single experiment. Despite the benefits that microfluidic systems provide, they typically operate in the laminar flow regime under mass transfer limitations, where large analyte depletion layers act as a resistance to analyte capture. By locally stirring the fluid and delivering fresh analyte to the capture spot, the use of passive mixing structures in a microarray environment can reduce the negative effects of these depletion layers and enhance the sensor performance. Despite their large potential, little attention has been given to the integration of these mixing structures in microarray sensing environments. In this study, we use passive mixing structures to enhance the mass transfer of analyte to a capture spot within a microfluidic flow cell. Using numerical methods, different structure shapes and heights were evaluated as means to increase local fluid velocities, and in turn, rates of mass transfer to a capture spot. These results were verified experimentally via the real-time detection of 20-mer ssDNA for an array of microspots. Both numerical and experimental results showed that a passive mixing structure situated directly over the capture spot can significantly enhance the binding rate of analyte to the sensing surface. Moreover, we show that these structures can be used to enhance mass transfer in experiments regarding an array of capture spots. The results of this study can be applied to any experimental system using microfluidic sample delivery methods for microarray detection techniques.
- MeSH
- biomedicínský výzkum MeSH
- databáze genetické MeSH
- finanční podpora výzkumu jako téma MeSH
- financování organizované MeSH
- klinické lékařství MeSH
- lidé MeSH
- sekvenční analýza hybridizací s uspořádaným souborem oligonukleotidů MeSH
- software MeSH
- stanovení celkové genové exprese MeSH
- systémová integrace MeSH
- systémy řízení databází MeSH
- ukládání a vyhledávání informací MeSH
- výpočetní biologie MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
Wilsonova choroba (WCH) je závažné, autozomálně recesivní onemocnění, jehož podstatou jsou mutace v ATP7B genu, který kóduje měď-specifickou ATPázu. U postižených jedinců dochází k poruše vylučování toxické mědi z organismu a k jejímu hromadění v tělesných orgánech. Molekulární diagnostika Wilsonovy choroby je důležitou součástí stanovení správné diagnózy. Cílem práce bylo navrhnout a zvalidovat genotypovací DNA čip, který umožňuje současně analyzovat 87 mutací a 17 polymorfismů v ATP7B genu. Metody a výsledky. V první fázi validace bylo testováno 97 WCH pacientů se známým genotypem a 46 vzorků uměle připravených mutagenezí. Všechny analyzované sekvenční varianty byly detekovány se 100% správností. Ve druhé fázi validace byly testovány reálné vzorky WCH suspektních pacientů. Dosud jsme zanalyzovali 58 nepříbuzných pacientů, z nichž u 10 byla čipovou analýzou potvrzena diagnóza WCH, u 13 byla nalezena jedna mutace a u 35 žádná. U pacientů s jednou nebo žádnou detekovanou mutací následovalo přímé sekvenování kódující oblasti genu ATP7B, přičemž nebyla nalezena žádná další kauzální mutace. Závěry. Wilsonův čip se jeví jako rychlá a spolehlivá vyhledávací metoda mutací v ATP7B genu.
Wilson disease (WD) is a serious autosomal recessive disorder caused by mutations in ATP7B-gene which encodes a copper-specific ATPase. WD patients suffer from impaired biliary excretion of copper from organism and its' accumulation in body organs. Molecular diagnostics of WD is an important part of correct diagnosis statement. The aim of the study was to design and validate a genotyping DNA microarray which enables to analyze 87 mutations and 17 polymorphisms in ATP7B gene, simultaneously. Methods and Results. 97 WD patients with known genotypes and 46 samples prepared by mutagenesis were tested in the first phase of chip validation. All analyzed sequence variants were detected with 100% accuracy. Samples from WD suspected patients were tested in the second phase of validation. We have analyzed 58 unrelated patients, yet. The diagnosis of WD was confirmed in 10 patients, 13 patients were heterozygous for some mutation and 35 had no mutation in ATP7B gene. Samples with one or no mutation found by microarray analysis were sequenced directly and no further causal mutation was revealed. Conclusions. Wilson chip seems to be a fast and reliable method for screening of mutations in ATP7B gene.
Array srovnávací genomická hybridizace detekuje signifikantně větší množství i menších abnormalit než standardní chromosomová analýza. V určitých případech může tento test nahradit karyotypizaci v prenatální diagnostice genetických poruch.
- MeSH
- chromozomální poruchy diagnóza genetika MeSH
- DNA analýza MeSH
- hybridizace in situ fluorescenční metody využití MeSH
- karyotypizace metody MeSH
- klinické laboratorní techniky MeSH
- lidé MeSH
- prenatální diagnóza metody MeSH
- sekvenční analýza DNA metody trendy využití MeSH
- těhotenství MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- těhotenství MeSH
- ženské pohlaví MeSH
xiii, 647 stran : ilustrace
Mohutný rozvoj molekulárně biologických metod v posledních deseti letech je charakterizován produkcí velkého množství dat. Nejinak je tomu i v případě technologie DNA mikročipů, která umožňuje v jednom experimentu sledovat expresi desítek tisíc genů najednou. Kvantum získaných experimentálních dat je však pro relevantní medicínské závěry nutné vhodně analyzovat a interpretovat. Tento článek je věnován statistickým metodám, které lze pro hodnocení dat získaných z DNA mikročipů použít. Tyto metody lze rozdělit do tří velkých skupin: shlukovací metody, metody pro identifikaci rozdílně exprimovaných genů a klasifikační metody. Shlukovací metody slouží k nalezení homogenních skupin pacientů s podobným expresním profilem nebo skupin genů s podobným chováním, metody pro identifikaci rozdílně exprimovan ých genů hledají geny specifické svojí aktivitou pro určitou biologickou tkáň, zatímco klasifikační metody slouží k nalezení diskriminačního pravidla pro přesnou diagnostiku nových pacientů do jedné z definovaných skupin.
Last decade led to massive progress in the molecular biology methods which was accompanied by the production of large amount of data. This is also the case of the gene expression microarray technology that makes it feasible to study thousands of genes simultaneously. However, for relevant medical inference there is the need for appropriate evaluation and interpretation of this large quantity of experimental data. This paper is dedicated to statistical methods that can be used for the evaluation of gene expression data. These methods can be split into three main categories: clustering methods, methods for identification of differentially expressed genes and classification techniques. Clustering methods can be used for finding of homogenous groups of patients or genes with similar expression profile, methods for identification of differentially expressed genes find genes specific for activity of certain biological tissue while classification techniques are used for setting up a discrimination rule for precise diagnostics of newly diagnosed patients to one of the previously defined classes.
- MeSH
- diskriminační analýza MeSH
- exprese genu genetika MeSH
- financování organizované MeSH
- lidé MeSH
- sekvenční analýza hybridizací s uspořádaným souborem oligonukleotidů metody statistika a číselné údaje využití MeSH
- shluková analýza MeSH
- statistické modely MeSH
- statistika jako téma MeSH
- teoretické modely MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- přehledy MeSH
