질병 관련 유전자 또는 기타 관심 유전자에 대한 생물정보학 분석 수행

유전자 발현 프로파일에서 비정상적으로 발현된 유전자를 찾는 것만으로는 포괄적이지 않습니다. 생성된 유전자 발현 프로파일에는 많은 유전자에 차이가 있는 경우가 많습니다. 일부는 일부 하류의 면역생물학적 반응으로 인한 것일 수도 있고, 일부는 오류나 개인차로 인한 것일 수도 있으며(특히 수가 적은 경우) 나머지도 고려될 수 있습니다. . 의 가치.

또한 질병 감수성 유전자 자체의 발현은 변하지 않고 다른 유전자를 조절하는 역할을 하는 경우도 있다. 따라서 질병을 유발하는 유전자에 대한 탐색은 다양한 방법으로 이루어져야 한다.

이건 제 생각일 뿐입니다. 틀린 부분이 있으면 말씀해 주세요. 정말 고마워요 형님. 제 첫 번째 단계는 말씀하신 대로 계속할 기회가 있다면 모든 면을 고려해 봐야 할 것 같아요. 현재 저의 생각은 발현 프로파일링 유전자 칩 기술을 핵심 방법으로 활용하여 환자와 정상인 사이의 소주 세포의 유전자 발현 프로파일 차이에 대한 전반적인 정보를 얻는 것입니다. Maxon과 당신이 말했듯이, 새로운 질병 관련 발견이 가능합니다. 유전자가 아닐 수도 있지만 적어도 하나의 측면이라고 생각합니다(정확한지는 모르겠습니다). 지금 내가 생각할 수 있는 건 어떻게 생각을 정리하고 이 일을 끝낼 것인가뿐이다. 아직 궁금한 점이 몇 가지 있습니다.

1. 예를 들어 유전자 라이브러리를 구축하는 방법에서 한 기사에서는 BLAST를 통해 1118개의 유전자를 연구 대상으로 선정했는데, 이를 알려진 유전자, 알려진 서열로 나누었습니다. , 그리고 알려지지 않은 유전자. 몇 가지 범주를 기다리세요. 그들이 어떻게 유전자 라이브러리(세포의 전체 mRNA를 추출하고 역전사했는지)에서 선택했는지 이해가 되지 않습니다(또는 다른 곳에서 찾았습니까?). 직접 시퀀싱인 것으로 알고 있습니다. 어떻게 이러한 유전자가 유전자 라이브러리에서 하나씩 식별(분리)되고 시퀀싱됩니까?

2. BLAST를 어떻게 사용하나요? 예를 들어, 같은 기사에서 언급된 1118 섬유주 세포의 발현 프로필의 유전자 서열을 어떻게 찾을 수 있나요? 나에게 설명해 주실 수 있나요? 정말 감사합니다

유전자 칩은 알려진 유전자나 염기서열만 감지할 수 있고, 알려지지 않은 유전자에 대해서는 아무 것도 할 수 없습니다. Andrew가 옳습니다만 숫자는 그렇습니다. 유전자 연구가 심화됨에 따라 칩에 들어가는 유전자의 양도 증가하고 있습니다. 일반적인 연구의 경우 기본적으로 알려진 주요 경로가 포함될 수 있습니다. 조언 해주셔서 감사합니다. 누구든지 위의 내 질문에 대답할 수 있나요? 나는 아직도 뭔가를 이해하지 못합니다. 하루 동안 정보를 읽었지만 여전히 이해하지 못합니다.

죄송합니다: 정상 집단의 유전자 발현 프로파일 cDNA(알려진 1118개 유전자 포함)를 사용하여 칩을 맞춤 제작하고 환자의 cDNA 샘플과 혼성화하는 동안 한 유전자의 발현이 발견되었습니다. 규제가 하향되었거나 표현하지 않는 이유는 무엇입니까? 정말 표현되지 않은 건가요 아니면 다른 건가요?

감사합니다. 샘플이 일관성이 있나요? 예를 들어, 혈액 세포의 세포 하위 집단은 비교할 수 있습니까?

비교가 있나요? 샘플은 무작위 샘플이었고 섬유주 세포는 균질한 내피 세포였습니다. 대조군이란 음성 대조군, 양성 대조군, 전사된 내부 대조군을 의미합니까?

제가 아는 게 거의 없어서 낮은 수준의 실수를 할 수도 있으니 조언 부탁드립니다. 실험적, DNA 칩 오류 외에도 환자의 cDNA 샘플과의 혼성화 과정에서 유전자의 발현이 하향 조절되거나 발현되지 않는 것으로 밝혀져 이를 RT-PCR로 검증해야 한다. 발현의 하향 조절 또는 비발현은 상류 유전자의 조절로 인한 것일 수도 있고, 유전자 자체의 구조 변화로 인한 것일 수도 있습니다. 예를 들어, 발현 감소는 넌센스 돌연변이로 감지할 수 있습니다. . RT-PCR로 이를 확인한 후 서열분석을 수행하여 이들 유전자에 구조적 이상이 있는지 확인해야 합니다. Tiantian 웹마스터와 모든 동료들의 도움으로 나는 내가 신청하는 주제에 대해 무지에서 약간의 이해로 나아갔고 마침내 자연 과학 기금 신청서 작성을 완료했습니다. 내일 우리 프로젝트는 모두의 결과가 될 것입니다. 지원서가 발송되기 전에, 이런 지원서를 작성한 것은 처음이지만, 지난 며칠 동안 도움을 주신 모든 분들께 진심으로 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 당첨될 확률이 거의 없는데 아직도 많이 배운 것 같고, 좋은 친구들도 많이 사귀고 이런 기회를 주셔서 진심으로 감사드립니다!

이 애플리케이션의 본문을 첨부 파일에 넣었습니다. 관심 있는 친구들이 살펴보고 귀중한 의견을 제시해 주기를 바랍니다. 비록 그런 주제는 아직 해볼 만한 가치가 있다고 생각하기 때문입니다. 그것을 할 수 있는 기회나 능력이 있다.

다시 한 번 감사드립니다!

88411-.doc (76.5k) 성공적인 지원을 축하드립니다! ! 웹마스터 Tiantian님의 조언에 감사드리며, 모든 동지들에게 감사드립니다.

최근 과학연구비 신청이 시작됐는데, 사장님이 서둘러 프로젝트 신청을 하고 있다. 기초가 처음이라 웹마스터님과 동료 동지님들께 조언을 구하고 싶습니다.

1 현재까지 희귀 단일 유전자 질환(간질)이 수집된 바 있으며, 중국에서는 임상적, 기초적 보고가 없다. 혈액 샘플 채취를 포함한 임상 작업이 완료되었습니다.

2 1998년부터 이 질병의 원인 유전자를 찾아 클로닝했지만 유전적 이질성이 있고, 동일한 원인 유전자라도 돌연변이 부위도 다르다. 자연유전학 등 권위 있는 잡지에 많은 논문이 게재되었습니다. 최근 연구에 따르면 아직 알려지지 않은 다른 원인 유전자도 있는 것으로 나타났다.

3 협력 연구실은 질병을 유발하는 유전자를 성공적으로 찾아 복제한 경험이 있습니다.

저희 애플리케이션의 목적은 질병을 유발하는 유전자를 찾아 복제하고 새로운 질병을 유발하는 유전자를 발견하는 것입니다.

부탁드리고 싶은 점은

1. 임상 데이터만 있으면 지원이 가능한가요?

2. 아직 어떤 작업이 필요합니까?

2 가능하다면 신청 실패의 원인은 무엇입니까?

모두 감사합니다. 여러분의 조언을 간절히 기다리고 있습니다! 감사합니다. 단일 유전자 질환이라면 수집한 혈통에 따라 다릅니다. 또 다른 질문은 주로 임상 진단이 올바른지 여부입니다. 저는 임상인이 아니기 때문에 이러한 임상 진단은 매우 중요합니다. 진단이나 유형 지정에 오류가 있으면 질병 유전자가 발견되지 않을 가능성이 매우 높습니다. , 참고할 만한 문서가 많이 있습니다. 중국에도 이런 연구를 하는 연구기관이 많이 있습니다. 특정 유전자 SNP와 질병 사이의 연관성을 연구하고 싶습니다. 해외에서는 두 사이트 사이에 연관성이 있다는 보도가 나왔다. 그러면 RFLP 분석을 수행해야 할까요, 아니면 SNP 분석을 수행해야 할까요? 친애하는 영웅 여러분, 저는 최근 X-연관 유전자 계열에서 질병 관련 유전자를 찾고 있습니다. 이제 게놈을 스캔하기 위해 MARKER(STR)의 두 유전자좌를 사용했지만 연관 분석에 어려움을 겪었습니다. LINKAGE(버전 5.1) 연관 분석을 수행할 때 성 연관 유전 매개변수 설정과 상염색체 연관 유전 매개변수 설정의 차이점이 무엇인지 묻고 싶습니다. 귀하의 조언을 기다리고 있습니다. 정말 감사합니다! 답변: 할 일이 없습니다. 특정 유전자 SNP와 질병 사이의 연관성을 연구하고 싶습니다. 해외에서는 두 사이트 사이에 연관성이 있다는 보도가 나왔다. 그러면 RFLP 분석을 수행해야 할까요, 아니면 SNP 분석을 수행해야 할까요?

RFLP는 가장 초기의 유전자 마커(1세대)로, 유전학의 발달과 염기서열 분석 단편의 수가 증가함에 따라 2세대 및 3세대 유전자 마커가 등장했습니다. RFLP는 효소 분해를 통해 분석되는데, 조작이 간단하고 비용이 많이 들지 않으나 특이도가 낮고 제거되는 경향이 있으며 SNP가 명확하게 위치하며 상대적으로 비용이 많이 드는 분석법입니다. 및 형광 프로브, SNP 칩 및 기타 방법.

RFLP 분석을 구체적으로 수행하든 SNP 분석을 사용하든 연구 목표와 재정적 능력에 따라 다릅니다. 아주 좋은 말씀 부탁드립니다. 작은 시퀀싱(스냅샷)을 소개해주실 수 있나요?

최근 특정 유전자와 질병 사이의 관계를 테스트하고 싶습니다. 엑손이 더 많아지고(20개), 다른 질병에도 돌연변이 핫스팟이 있습니다(9, 11, 13, 17개 엑손). 그런데 제가 연구하고 싶은 것은 질병이 보고된 바가 없습니다. 모든 엑솜의 염기서열을 분석해야 하나요? coldant 님의 글:

실례지만, 아주 좋습니다. 스냅샷을 소개해주실 수 있나요?

최근 특정 유전자와 질병 사이의 관계를 테스트하고 싶습니다. 엑손이 더 많아지고(20개), 다른 질병에도 돌연변이 핫스팟이 있습니다(9, 11, 13, 17개 엑손). 그런데 제가 연구하고 싶은 것은 질병이 보고된 바가 없습니다. 모든 엑솜의 염기서열을 분석해야 하나요?

스냅샷(Snapshot)은 간단히 말해서 SNP가 포함된 DNA 주형을 먼저 증폭시킨 뒤, PCR 산물을 정제하고, 서로 다른 형광 및 중간 프로브를 갖는 ddNTP를 첨가하는 간단한 시퀀싱 반응이다. SNP 전 약 20 bp의 올리고뉴클레오티드 서열을 주형 서열에 따라 결합한 ddNTP이므로 이후로는 연장이 불가능하며, 결합된 ddNTP는 SNP 상황을 반영) 후 정제하여 전기영동을 수행하여 결정한다. 다른 형광을 기반으로 해당 SNP 유전자형.

이 방법은 알려진 SNP 대립유전자 유형을 확인하는 데 적합하며 높은 프로브가 필요하지 않습니다. 그러나 작동 단계가 많고 대규모로 적용하기가 어렵습니다(예: 모세관 기반 시퀀싱 방법 사용). ABI3100 시퀀싱) 계측기 시리즈를 사용할 때 작업량이 상대적으로 적습니다.

특정 유전자와 질병 사이의 관계를 알아내기 위해서는 엑손이 더 많을수록(20개), 다른 질병에는 돌연변이 핫스팟(9, 11, 13, 17개 엑손)이 있는 것이 좋습니다. 먼저 이 사이트를 공부하세요. 물론, 유전자 서열이 매우 짧다면 직접적으로 서열을 분석할 수도 있다. 왜냐하면 결국 현재까지 발견된 SNP나 돌연변이는 예상값의 약 2%에 불과하기 때문이다.

행운을 빕니다 정말 감사합니다:)

최근에는 논문 심사로 바빴습니다. 저는 이 분야에 완전히 초보인데, 상사가 새로운 아이디어가 필요하다고 했고, 같은 반 친구가 이런 아이디어를 주었습니다.

DNA를 추출하고 유전자형을 분석했습니다. 하지만 순서를 확인하고 싶습니다. 위에서 언급한 SNAPSHOT은 소규모 시퀀싱으로 돌연변이 부위를 알아냈는데 그 단편이 300bp 정도인데 전체적으로 시퀀싱할 수 있나요?

또한 모든 샘플을 서열 분석할 수 있나요? 아니면 테스트할 이형접합체와 동형접합체 몇 개만 선택할 수 있나요? 이에 대한 정보는 어디서 찾을 수 있나요? 저는 아직 초보입니다: (할 일이 없어서 이렇게 썼습니다:

정말 감사합니다:)

최근에는 논문 방어로 바빴습니다. 저는 이 분야에 완전히 초보인데, 상사가 새로운 아이디어가 필요하다고 했고, 같은 반 친구가 이런 아이디어를 주었습니다.

DNA를 추출하고 유전자형을 분석했습니다.

하지만 순서를 확인하고 싶습니다. 위에서 언급한 SNAPSHOT은 소규모 시퀀싱으로 돌연변이 부위를 알아냈는데 그 단편이 300bp 정도인데 전체적으로 시퀀싱할 수 있나요?

또한 모든 샘플을 서열 분석할 수 있나요? 아니면 테스트할 이형접합체와 동형접합체 몇 개만 선택할 수 있나요? 이에 대한 정보는 어디서 찾을 수 있나요? 저는 아직 초보자입니다: (

300bp에 불과하고 표본이 많지 않은 경우 직접 서열분석하는 것이 더 좋습니다. 알려진 SNP 유전자형을 명확히 할 수 있을 뿐만 아니라 일부 보고되지 않은 유전자형도 확인할 수 있기 때문입니다. 즉, 모든 표본의 서열을 분석해야 합니다.

알려진 SNP만 유전자형으로 분석하려면 SNAPSHOT 방법을 사용할 수 있습니다. 물론 RFLP도 사용할 수 있습니다. 특이도가 낮고 얻은 결과가 다를 수 있습니다. 밴드는 반드시 표적 SNP의 다른 대립유전자와 관련이 없으며 염색체의 다른 영역으로 절단될 수 있습니다.

이에는 특정 정보가 없습니다. 해보고 나서야 차츰 이해가 되네요. 아직 구체적인 기술은 불분명합니다. 특정 유전자와 질병 사이의 관계를 테스트하기 위해 매우 좋은 글을 썼습니다. 엑손(20개), 다른 질병에는 돌연변이 핫스팟(9, 11, 13, 17개 엑손)이 있습니다. 물론, 유전자 서열이 매우 짧다면 서열 분석도 가능합니다. 왜냐하면 결국 지금까지 발견된 SNP나 돌연변이는 예상값의 약 2%에 불과하기 때문입니다.

코딩 영역은 유전자 전체 길이인 2930bp입니다. 80kb 인데 직접 시퀀싱하려고 했는데 환자군(파라핀)이 18건, 대조군(말초혈액 DNA?)이 20건이니까 비용은 60,000 정도는 가능할 것 같아요! PCR-SSCP + 비정상적인 밴드 시퀀싱으로 변경하려면? 유형을 명확히 하려면 문헌에 보고되지 않은 일부를 발견할 수도 있습니다. 이는 모든 표본의 서열을 분석해야 함을 의미합니다.

알려진 SNP만 유전자형 분석하려면 SNAPSHOT을 사용할 수 있습니다. 물론 RFLP도 사용할 수 있지만 특이도가 낮고 얻은 밴드가 반드시 표적 SNP의 다른 대립 유전자와 관련이 있는 것은 아니며 염색체의 다른 영역으로 절단될 수 있습니다. 이와 관련하여 확실한 데이터도 없고, 우리도 특정 정보를 갖고 있지 않습니다. 사용된 특정 기술은 어떤 소프트웨어를 사용하는지에 따라 조정되어야 합니다. 염기서열분석 후 돌연변이를 검출하려면, 통계 분석을 위한 특별한 생물통계학이 있나요? 아니면 그냥 일반적인 통계인가요? p>

Sequencing 이후의 돌연변이 분석은 주로 Sequence Comparation을 통해 이루어지며 이는 Blast를 이용하여 수행할 수 있습니다. 다만, 질병과 관련된 돌연변이인지 여부를 판단하는데 주의가 필요합니다. 일반적으로 국내 저널은 200~200개, 해외 일반 저널은 400~500~500개 정도 필요한 것 같습니다. 일류 잡지는 일반적으로 최소 1,000~1,000권을 보유하고 있습니다. 자금이 부족하여 sequencing이 불가능하므로 알려진 loci를 이용하는 것이 좋습니다. 이 유전자는 다양한 질병과 연관되어 있기 때문에 연령, 성별, 성별 등에 대한 종합적인 분석을 통해 이 유전자가 매우 보수적이며, 관련이 없더라도 연구 중인 질병과 관련이 있을 가능성이 매우 높다는 것을 의미합니다. 질병의 위험 요소(즉, 숫자 게임), 일반적으로 언제든지 기사를 게시할 수 있습니다.

질병 관련 유전자에서 SNP를 찾는 것은 현재 주로 직접 시퀀싱(조직이 아닌 말초 혈액에서 추출한 DNA)으로 이루어지며, 환자와 정상인(질병이 없는 사람)의 유전자 서열을 비교하여, SNP를 검색해 보세요. 폭발에 대해 Verygood이 말한 내용은 실제로 적용 가능하지 않습니다.

타겟 SNP가 위치한 영역에 한 쌍의 prime1을 디자인하면 그 안에 SNP가 위치하게 되며 PCR 길이는 500bp 정도가 된다. 동시에 PRIMER1이 덮는 영역에 한 쌍의 PRIMER2가 설계되었습니다. PRIMER2 프라이머 중 하나의 3' 마지막 염기는 표적 SNP가 위치한 부위의 정상 염기와 상보적이어야 합니다. 따라서 환자가 이 부위에 돌연변이가 있는 경우 PRIMER2 프라이머 쌍은 이를 수행할 수 없습니다. 더욱 상세히하다. 또한 PRIMER2와 PRIMER1은 최소 100bp 이상 차이가 나고, PRIMER2 제품은 200bp 이상 차이가 납니다. 이렇게 두 쌍의 프라이머를 동시에 PCR 반응에 넣으면 4개의 단편을 얻을 수 있고(프라이머를 설계할 때 이 4개의 단편의 길이가 달라야 전기영동 시 구별이 가능함), 그러면 타겟 SNP가 포함된 개체가 3개밖에 남지 않게 되는데, 전기영동을 통해 해당 개체에 돌연변이가 있는지 확인할 수 있습니다.

이 메소드의 구체적인 이름을 잊어버렸습니다. 도움이 되길 바랍니다.

maxon은 다음과 같이 썼습니다:

질병 관련 유전자의 SNP를 찾는데, 현재는 주로 직접 시퀀싱(조직이 아닌 말초 혈액에서 추출한 DNA)을 통해 환자와 정상인(질병이 없는 사람)의 유전자를 비교합니다. , SNP를 검색합니다. 폭발에 대해 Verygood이 말한 내용은 실제로 적용 가능하지 않습니다.

타겟 SNP가 위치한 영역에 한 쌍의 prime1을 디자인하면 그 안에 SNP가 위치하게 되며 PCR 길이는 500bp 정도가 된다. 동시에 PRIMER1이 덮는 영역에 한 쌍의 PRIMER2가 설계되었습니다. PRIMER2 프라이머 중 하나의 3' 마지막 염기는 표적 SNP가 위치한 부위의 정상 염기와 상보적이어야 합니다. 따라서 환자가 이 부위에 돌연변이가 있는 경우 PRIMER2 프라이머 쌍은 이를 수행할 수 없습니다. 더욱 상세히하다. 또한 PRIMER2와 PRIMER1은 최소 100bp 이상 차이가 나고, PRIMER2 제품은 200bp 이상 차이가 납니다. 이렇게 두 쌍의 프라이머를 동시에 PCR 반응에 넣으면 4개의 단편을 얻을 수 있다(프라이머를 설계할 때 이 4개의 단편의 길이가 달라야 전기영동 시 구별이 가능하다). 그리고 target SNP를 포함하고 있는 개체를 선택하면 3개의 단편만 존재하며, 전기영동을 통해 해당 개체에 돌연변이가 있는지 확인할 수 있습니다.

이 메소드의 구체적인 이름을 잊어버렸습니다. 도움이 되길 바랍니다.

하하, 시퀀스 비교를 용이하게 하기 위해 blast를 사용하는 것을 말하는 것입니다. 물론 응용바이오시스템이 더 좋은 소프트웨어를 가지고 있지만, 해당 장비를 구입하지 않으면 구하기 어렵습니다.

표본의 수는 많을수록 좋습니다. 상대위험도가 2인 병원성 부위의 경우 각 사례대조군에서 1,000건만으로 검출 효율이 100%에 도달할 수 있습니다. 사례 수가 감소할수록 검출 효율도 감소합니다. 그러나 예비 연구의 경우 해당 사이트가 질병 연구와 관련이 있는지 여부가 불분명하므로 대규모 투자로 인해 아무런 성과가 없을 수도 있습니다.

참고로. 오늘 Jikang Company는 비용을 절약하기 위해 샘플을 직접 배열하고 테스트용 샘플 4개의 "풀"을 구성할 것을 제안했습니다. 그들의 원래 제안은 4명의 정상 사례와 4명의 환자를 사용하여 각각 "풀"을 형성하여 SNP를 찾은 다음 회사의 TAG MAN(신기술)을 사용하여 대규모로 SNP를 탐지하는 것이었지만 나는 그렇게 하지 않습니다. 많은 환자 샘플. 그래서 순서대로 해야 했어요.

이것 좀 봐주실 수 있나요? 총 25명의 환자를 6개의 "풀"로 나누어 서열분석 및 분석을 하면 괜찮을까요?

미리 감사드립니다. maxon은 다음과 같이 썼습니다:

질병 관련 유전자의 SNP를 찾는데, 현재는 주로 직접 시퀀싱(조직이 아닌 말초 혈액에서 추출한 DNA)을 통해 환자와 정상인(질병이 없는 사람)의 유전자를 비교합니다. , SNP를 검색합니다. 폭발에 대해 Verygood이 말한 내용은 실제로 적용 가능하지 않습니다.

타겟 SNP가 위치한 영역에 한 쌍의 prime1을 디자인하면 그 안에 SNP가 위치하게 되며 PCR 길이는 500bp 정도가 된다. 동시에 PRIMER1이 덮는 영역에 한 쌍의 PRIMER2가 설계되었습니다. PRIMER2 프라이머 중 하나의 3' 마지막 염기는 표적 SNP가 위치한 부위의 정상 염기와 상보적이어야 합니다. 따라서 환자가 이 부위에 돌연변이가 있는 경우 PRIMER2 프라이머 쌍은 이를 수행할 수 없습니다. 더욱 상세히하다. 또한 PRIMER2와 PRIMER1은 최소 100bp 이상 차이가 나고, PRIMER2 제품은 200bp 이상 차이가 납니다. 이렇게 두 쌍의 프라이머를 동시에 PCR 반응에 넣으면 4개의 단편을 얻을 수 있다(프라이머를 설계할 때 이 4개의 단편의 길이가 달라야 전기영동 시 구별이 가능하다). 그리고 target SNP를 포함하고 있는 개체를 선택하면 3개의 단편만 존재하며, 전기영동을 통해 해당 개체에 돌연변이가 있는지 확인할 수 있습니다.

이 메소드의 구체적인 이름을 잊어버렸습니다. 도움이 되길 바랍니다.

하하, 감사합니다. 관련 문헌에서 본 것은 2개의 프라이머(돌연변이 및 비변이)를 디자인한 것인데, 안티센스 프라이머는 동일합니다. 일반 대조군을 위해 디자인된 프라이머는 말씀하신 PROMER2와 매우 유사합니다. 왜일까? Verygood은 다음과 같이 썼습니다.

사고 없이 전송하려면:

시퀀싱 후 돌연변이 결과 분석은 주로 Blast를 사용하여 수행할 수 있는 서열 비교의 예비 스크리닝을 통해 수행됩니다. 그러나 실제로 돌연변이인지 여부를 판단하는 데에는 주의가 필요하며, 유형화 연구를 수행하기 전에 표본을 확대해야 합니다.

단순히 결론을 내리는 것은 불가능하다. 시퀀싱 후 분석을 위해 SEQUENCEMAN 소프트웨어를 사용할 수 있지만 나중에 RFLP를 추가하고 관련 문헌 보고서를 따르고 싶습니다. 이 분석은 더 많은 데이터 지원을 제공하는 것 같습니다. coldant 님의 글:

오늘 지강컴퍼니에서는 비용을 절약하기 위해 샘플을 직접 시퀀싱하고 4개씩 그룹으로 나누어 테스트용 '풀?'을 구성하자고 제안했습니다. 그들의 원래 제안은 4개의 정상 및 환자 사례를 사용하여 "풀"을 형성하여 SNP를 찾은 다음 회사의 TAG MAN(신기술)을 사용하여 대규모로 SNP를 탐지하는 것이었지만 환자가 그렇게 많지는 않습니다. 견본. 그래서 순서대로 해야 했어요.

이것 좀 봐주실 수 있나요? 총 25명의 환자를 6개의 "풀"로 나누어 서열분석 및 분석을 해도 괜찮나요?

미리 감사드립니다.

하하 지강에서도 하시나요? 그들은 SNP를 탐지하기 위해 프로브를 사용하는 것 같습니다. 프로브가 직접 시퀀싱보다 정확도가 떨어진다고 들었습니다. 그들이 당신에게 어떤 제안을 했는지 모르겠어요? :) maxon은 다음과 같이 썼습니다:

질병 관련 연구의 경우 사례와 대조군이 너무 적습니다. 일반적으로 국내 저널은 200~200개, 해외 일반 저널은 400~500~500개 정도 필요한 것 같습니다. 일류 잡지는 일반적으로 최소 1,000~1,000권을 보유하고 있습니다. 자금이 부족하여 sequencing이 불가능하므로 알려진 loci를 이용하는 것이 좋습니다. 이 유전자는 다양한 질병과 연관되어 있기 때문에 연령, 성별, 성별 등에 대한 종합적인 분석을 통해 이 유전자가 매우 보수적이며, 관련이 없더라도 연구 중인 질병과 관련이 있을 가능성이 매우 높다는 것을 의미합니다. 질병의 위험 요소(즉, 숫자 게임), 일반적으로 언제든지 기사를 게시할 수 있습니다.

5555555 그런데 그렇게 많은 사례를 모을 수 없고 자금도 제한되어 있어요.

알려진 사이트를 직접 만드는 방법은 무엇을 말씀하시는 건가요? 그리고 '생물통계' 같은 책도 읽어 보셨나요? 이를 참고하면 관련 분석이 가능하다고 들었습니다. 상하이 어느 도서관이나 서점이 있나요? 구체적인 방법을 잊어버렸어요. 통계에는 크게 T 검정과 X2 다형성 분석 방법의 두 가지가 있습니다.

첫째, 가족 분석을 기반으로 연계 불균형 방법을 주로 사용합니다.

두 번째는 maxon이 말했듯이 주로 T 테스트와 X2인 사례 제어를 기반으로 합니다. 그러나 대조군이 표본 모집단을 대표할 수 있는지 여부에 주의를 기울여야 합니다. 샘플링 오류로 인한 위양성 결과는 초기 문헌에 많이 나타나 점차적으로 모든 사람의 관심을 끌었습니다. 쓸데없는 글:

하하, 지강에서도 하시나요? 그들은 SNP를 탐지하기 위해 프로브를 사용하는 것 같습니다. 프로브가 직접 시퀀싱보다 정확도가 떨어진다고 들었습니다. 그들이 당신에게 어떤 제안을 했는지 모르겠어요? :)

우무좡좡님이 하시는 작업이 저와 많이 비슷한 것 같아서 더 많이 소통할 수 있을 것 같아요!

지강컴퍼니 권장 사항: 환자 25명과 대조군 각각 25명(환자 25명만 수집). 4명의 환자로 구성된 그룹이 '풀'을 형성하고 모든 엑손은 PCR로 증폭되고 직접 서열 분석됩니다. (비용 절감)

Shenergy 권장 사항: 각 환자를 증폭시키고, 직접 서열을 분석하고, Genbank와 비교(대조군 없음, 비용 18,000위안/10건)

Beijing Dingguo Company: PCR- SSCP(정상, 각 25명)

베리굿, 맥슨, 우시좡좡 등 동지들에게 어떤 것이 가능한지 조언을 구해주세요.

Mozhu의 도움을 신청하세요. coldant 님의 글:

우무주안이 하는 일이 저랑 많이 비슷한 것 같아서 더 소통할 수 있을 것 같아요!

지강컴퍼니 권장 사항: 환자 25명과 대조군 각각 25명(환자 25명만 수집). 4명의 환자로 구성된 그룹이 '풀'을 형성하고 모든 엑손은 PCR로 증폭되고 직접 서열 분석됩니다. (비용 절감)

Shenergy 권장 사항: 각 환자를 증폭시키고 직접 서열을 분석한 후 Genbank와 비교(대조군 없음, 비용 18,000위안/10건)

Beijing Dingguo Company: PCR- SSCP(정상, 각 25명)

베리굿, 맥슨, 우시좡좡 등 동지들에게 어떤 것이 가능한지 조언을 구해주세요.

Mozhu의 도움을 신청하세요.

케이스 30개와 컨트롤 12개가 있습니다. 사람들의 제안은 직접 서열을 정하는 것입니다. 논문을 작성해야 해서 내용을 줄일 수가 없어서 Sequencing 후에 RFLP를 하려고 합니다.