基因表达技术

2021年2月28日发(作者：改性几丁质生物胶)
基因表达技术


2007
年
5
月
16
日
09:43
生物技术世界




目前，基因表达已经成为生物学、医 学和药物开发研究中的主流技术。基因表达就是基因转录及翻译的过程。广义
来说，基因表达有两类：分 析型和功能型。前者是指检测和定量基因，尤其是在比较两个样本时，如处理
/
非处理，疾病
/
正常。功能型的基因表达，目的是获得一定数量的蛋白质。
Invitrog en
公司的
JudyMacemon
称，在她的顾客中，对
研究基因功能的基 因表达
/
敲除感兴趣的人是采用基因表达制造蛋白质的人的两倍。



cDNA
过度表达优势大



经典的基因表达 操作常对病变细胞或组织、
以及用药治疗之后的情况进行比较。
为了验证某种化合物对基因的效 果，
研究人员用
siRNA
或反义化合物返回去做敲除试验。这些技术可以让基因或者 基因组表现出特殊的沉默现象。
OpenBioSystems
公司的
PaulTod d
博士指出，虽然基因敲除很流行，但它不是证实基因性能的唯一方法。



Todd
博士把
cDNA
过度表达称之为基因敲除的“合理逆转”。
siRNA
是让基因沉默，
以确定基因下游的效应，
而
cDNA
引入 许多目标基因的复制样本，引起基因及其下游产物都超表达。很多时候，从
cDNA
获得的信息 要比
siRNA
的信息要
更好，
Todd
认为这与设计无关。



采用
siRNA
方法，
研究人员必须确定短寡聚核 苷酸序列，
该方法可以最佳方式敲除目标基因。
并非所有的寡聚物都
能发挥效用，因此 ，就无法做到把所有基因的反应都准确预测出来。通常要敲除
20~80%
的序列，
采 用
cDNA
会出现过表
达现象
，这样就可以提供足够的目标基因用于插入。< br>Todd
认为，
cDNA
可以确保产生更多的信使
RNA
，也 就会产生更多
的蛋白质或下游产物。



cDNA
优于< br>siRNA
的主要优势在于前者具有更广泛的潜在应用范围，可以用股票的短期销售或者是长期交 易进行比
喻。短期销售只可能赚到原来的股票价格，然而，长期购买，股票可能会翻两倍或者是三倍。< br>siRNA
试验的信号只限制
于基因原始状态的性能，因为可能从最高水平降低为零。< br>cDNA
能正调节一个基因的性能，而且，把目标基因与绿色荧
光蛋白相融合，可以直接 观察到在活细胞中产生的蛋白质及其分布位置。



基因表达在药物发现上 有许多应用。在最近纽约科学院的一次会议上，
Avalon
制药公司副总裁
Paul Young
向大家
展示，使用简单的基因信号或标记可以对新的候选药物进行鉴定。
Y oung
及其团队首先观察到，在各种疾病的试验细胞
中，
siRNA
敲除“ 坏因子”引起的特定的基因表达，并对观察到的现象进行了验证。采用标准的基因微阵列，他对基因
进行 了活化以及去活化，然后挑选了
5~20
个变化最稳定或者是可预测的基因。根据这些基因的活 性，
Young
构建了一
个“条形码”，
作为断裂途径或者是目标的特异性分 子标记。
用新化合物对这组基因进行测试，
与在药物发现过程中被
敲除的基因具有类似 的活性。
传统的药店称毫不会怀疑自己应用这些技术的能力，
因为他们不需要知道药物靶标的知 识。



基因表达数据库加速研究



GeneLogic
公司的
DonnaMendrick
博士认为，要解释基因表达 的差异，背景内容很重要。他说：“许多大型数据库
的价值就是了解一个参数的正常的差异性。在一个涉 及数千个样品的实验中，你可以看到大量的基因变化或者是差别，
结果可能显得很异常，但是这不能代表 一切，因为可能只是一个特殊的基因波动较大罢了。”



GeneLog ic
公司维护着世界上最大的动物和人体组织产毒基因表达数据库。
档案资料由活组织检查样品 中的人体基
因表达构建，数据来自于临床部分，或者是标准的鼠肝细胞毒理学和基因表达数据。利用这些 数据资料，公司构建了统
计学上有效的可预测模型，可以对候选药物进行优先次序排列，调查生物标记， 或者是用于毒理学机制的研究。客户也
可以在两个数据库中调查与预测性研究和临床研究都有关的过渡性 生物标记。



在基因组时期的黑暗时代（大约
8
年前） ，方法要比现在慢得多，可靠度也更低。基因芯片提供了一个高水平测试
方法。因为高通量方法不是真正 的高通量，因此像基因芯片那样的工具就很昂贵，为了保证统计数据的可信度，生物学
家需要不停的思考 每个数据点所需的组织样品或动物的数量。



许多实验人员相信，
通过数据整合，
他们能克服那些统计学上的难题。
国际生命科学协会健康和环境研究所
（
ILSI
）
的
Mendrick
博士认为，这样做主要还是因为 成本问题，他们都认为不能采用统计学方法，除非真正存在重复并且测量
到这些结果。



自制芯片难敌批量产品



自微阵列技术最 初开始出现以来，
学术机构以及部分企业的研究团体都是自己制作自己的基因和蛋白质微阵列。
一
旦研究团体拥有自己的点阵设备，
芯片成本就可能转变为试剂、
基质底物和研究生的 工作时间。
除了节约研究经费之外，
自制芯片的灵活度要更大，可以为某些特殊的生物体、组织 或有关基因和蛋白质定做芯片。



俄勒冈健康科学大学神经学教授
PeterSpencer
等人的研究结果表明，自制的基因表达芯片是不可靠的。在去年发
表的一篇文章中，
Spencer
等人发现，从使用结果来看，市场上销售的基因芯片产品要比 大学实验室自制的芯片更好。