作者sherylcrow (鱸鰻阿德)
看板Bioindustry
標題Re: 請教 目前大家對bioinformatics的看法
時間Wed Jun 29 03:26:57 2005
原文恕刪.
我覺得microarray的data,還是其可信度的.
以我們lab做affymetrix human genomic u133 plus2為例,
我們做了十三片,一片近五萬元....
有些做了 repeat,用統計計算片與片之間的相關系數R值至少有0.95以上.
intensity的可信度至少有六,七成.
我們使用GeneSpring去分析,找到某些基因.
事後做QPCR,都與array值符合.
我倒覺得以現今affy公司的技術,比起cDNA array穩定多了.
至少,很明顯減少了雙螢光問題,cross-hybridization.
但affy還是會有些問題,即使repeat在多次,還是一樣,有些涉及到分子結構問題,序列親和
力問題,即使是QPCR也是會有的,
Scanner的技術也越來越好,辨讀能力變強了,有些還有3D影像分析,不再像以前平面分析.
改良microarray的技術也是很多人在做,用什麼材料當基底,鋪上什麼化學,probe設計.
其實microarray的技術已經改良許多,即使是cDNA array也是一樣.
但許多的人的觀念還停在四年前microarray的時代,認為那是不可信的.當時在台灣做
microarray的學者,都被炮轟.但在國外卻是如日中天,現在上NCBI查一下都上萬篇了.
我覺得現在做microarray最大的問題,在於分析出來的資料,生物的意義性.
如何運用.現在有很多用microarray來預測gene regulator network,近而有些整合到
systems biology.也有很多用microarray來發現新藥.
今年 cell paper,作者Johnson利用microRNA microarray找到let-7,並證實在
lung cancer為down-regulation,可仰制RAS oncogene的生長.
這重大的發現...使更多學者討論..可以用在臨床基因治療(let-7)
所以microarray檢驗的應用,指日可待,在台灣也有些學者將microarray運用在動物檢驗上
.重點在於點在chip上的基因.不用多,要有代表性的意義.自然材料成本會降低.
另外array CGH也是一大突破,比傳統CGH更精準.CGH跟cancer的相關性,我不多講.
將CGH用在臨床檢驗也有.
總而言之,總要有人去做,去犧牲，,找問題,去改良,才會進步.
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.129.59.159
1F：推 coyot:問題就在"chip上的基因之代表性" 61.228.121.59 06/29
2F：→ coyot:使用GeneSpring去分析,找到某些基因 事後做QPCR也 61.228.121.59 06/29
3F：→ coyot:都與array值符合...so what 試問兩者的發展之獨立 61.228.121.59 06/29
4F：→ coyot:的嗎? 還是相互參考而成的 若是參考而成 拿"成"再 61.228.121.59 06/29
5F：→ coyot:反證 當然有如老王賣瓜囉...如果今天基因與疾病的 61.228.121.59 06/29
6F：→ coyot:機制與關係都清楚了 那一堆做分生的不就都要失業? 61.228.121.59 06/29
7F：→ coyot:microarray只能用已知的基因之代表性去發展 但已知 61.228.121.59 06/29
8F：→ coyot:與"真實"有多大距離呢? 哪個學者敢拍胸脯保證0誤差 61.228.121.59 06/29
9F：推 coyot:總要有人去做是沒錯 但不能拿病人來犧牲 這也是 61.228.121.59 06/29
10F：→ coyot:nightcatman版友一直在強調的吧 61.228.121.59 06/29