JT8基因在冠状动脉疾病患者的成纤维细胞中表达减低

目的:验证JT8基因在冠状动脉疾病患者的成纤维细胞中表达减低。方法:利用逆转录PCR(RT-PCR)与Northern杂交技术对运用微量材料系列性基因表达(SAGE)技术建立的两个SAGE标签库(JT与WY)的真实性与可靠性进行验证。以管家基因磷酸甘油醛脱氢酶(GAPDH)和肌动蛋白(β-actin)的mRNA表达水平为对照,比较了在JT库中表达水平比在WY库中高8倍的JT8标签对应基因的表达。结果:RT-PCR与Northern杂交的结果与SAGE技术的研究结果一致,SAGE标签JT8对应基因在患者的成纤维细胞中表达减低。结论: SAGE实验的研究方法是可靠的,其实验结果也是可信的,JT8基因在冠状动脉疾病患者的成纤维细胞中表达降低。SAGE实验的研究数据可以为将来进一步寻找新的致病基因提供线索。     

基因表达系列分析技术研究进展

基因表达系列分析技术(SAGE)是一种新的基因表达分析技术,它可以大量获取全基因组范围基因表达的类别并量化分析。由于其克服了基因丰度的影响,SAGE在新基因的发现中具有独特的优点。同时,SAGE技术被成功应用于特异组织或细胞的转录组研究、mRNA群体间的全局化比较以及差异表达基因染色体分布的分析。文章主要述及了SAGE技术的原理、特点及其在应用上的最新进展。     

基因表达系列分析技术的原理及应用进展

生物体的特性由内在基因表达决定。个体发育和疾病发生与基因选择性表达密切相关,因此,要了解生命活动和疾病发生、发展的分子机制,就必须深入了解基因表达的时空性和差异性。基因表达系列分析技术(SAGE)是新近建立的能够定性和定量研究基因表达的有效工具,不仅可提供基因组表达丰度较完整的数量信息,而且还可帮助寻找和发现新基因。     

基因表达系列分析及其应用

基因表达系列分析 (serial analysis of gene expression,SAGE)是一种快速分析基因表达信息的技术 ,它能够直接读出任何一种类型细胞或组织的基因表达信息 ,因此是研究基因表达定性和定量的一种有效工具。近年来人们利用此技术对动植物及人类的基因表达信息进行了广泛的研究 ,本文就 SAGE特点、方法及其应用作一简要介绍。     

基因表达的系统分析在基因组转录谱研究中的应用

基因表达的系统分析技术(SAGE)是一种全面分析基因表达模式的实验方法。该方法的原理是基于分离出每一mRNA所特有的长9bp-14bp的标签并将其串联起来进行克隆和测序。该方法不仅可以给出我们一个全面的特定细胞或组织的基因表达谱，而且还可以通过对两组处于不同环境中的同一类型细胞的基因表达谱进行比较，帮助我们发现那些由于环境的变化而表达发生改变的基因。本文拟就这一高通量方法的原理、应用、不足及其改进等方面的研究情况作以综述。     

基因表达的系统分析在基因组转录谱研究中的应用

基因表达的系统分析技术 (SAGE)是一种全面分析基因表达模式的实验方法。该方法的原理是基于分离出每一m RNA所特有的长 9bp～ 14 bp的标签并将其串联起来进行克隆和测序。该方法不仅可以给出我们一个全面的特定细胞或组织的基因表达谱 ,而且还可以通过对两组处于不同环境中的同一类型细胞的基因表达谱进行比较 ,帮助我们发现那些由于环境的变化而表达发生改变的基因。本文拟就这一高通量方法的原理、应用、不足及其改进等方面的研究情况作以综述     

以LongSAGE方法寻找不同菌相生长白念珠菌细胞差异表达基因

目的 以长片段基因表达系列分析技术（LongSAGE）寻找酵母相和菌丝相生长的白念珠菌细胞差异表达基因。方法 采用LongSAGE方法，分别构建白念珠菌酵母相和菌丝相细胞Long—SAGE标签文库，比较文库获得不同菌相生长白念珠菌细胞差异表达基因。结果 成功构建了白念珠菌酵母相和菌丝相细胞的LongSAGE标签文库，比较文库获得了白念珠菌酵母相和菌丝相细胞间差异表达的单基因匹配标签。结论 用LongSAGE方法较完整地获得了白念珠菌酵母相和菌丝相细胞基因表达谱及其丰度的量化信息，文库间比较可获得不同菌相生长白念珠菌差异表达基因。     

基因表达系列分析及在移植耐受研究中的应用进展

基因表达系列分析（SAGE）是一种能够快速、详细、准确地反映生物体内在不同的发育期及生理病理状态下基因表达水平的高效技术。SAGE不需要已知基因序列,可以发现新的转录本,可以对组织、细胞进行基因表达的定量定性研究,在生物学及医学研究中得到了广泛的应用。     

基因表达连续分析技术及应用研究的进展

随着功能基因组学研究的兴起 ,基因表达连续分析技术 (SAGE)已成为高通量研究基因表达谱的新手段。 SAGE技术不仅可以用来研究大部分基因组序列尚未鉴定的生物个体的基因表达谱 ,其实验结果还可以直接与发表在 SAGEmap表达数据库中不同来源的已知文库相比较 ,应用日益受到重视。     

DNA芯片技术的发展及在预防医学、毒理学和药物开发研究中的应用

DNA芯片技术是近年发展起来的又一新的分子生物学研究工具 ,可使研究者得以自动化、快速、平行地对大量的生物信息加以分析 ,在基因组水平上研究基因表达。在预防医学研究中 ,通过比较组织细胞基因的表达谱差异 ,可以发现新的可能致病基因或疾病相关基因 ,可以用以监测有害微生物的传播 ,流行病和传染病的扩散。在遗传毒理学研究中 ,利用这项技术开发的 Tox Chip可使研究人员快速、方便、高效地探讨环境危害对人类的影响、确定致癌剂的存在及其作用机制。与此同时 ,这项技术也为新药的研制与开发开辟了一条崭新的道路     

High-throughput GLGI procedure for converting a large number of serial analysis of gene expression tag sequences into 3' complementary DNAs.

Serial analysis of gene expression (SAGE) is a powerful technique for genome-wide analysis of gene expression. However, two-thirds of SAGE tags cannot be used directly for gene identification for two reasons. First, many SAGE tags match several known expressed sequences, owing to the short length of SAGE tag sequences. Second, many SAGE tags do not match any known expressed sequences, presumably because the sequences corresponding to these SAGE tags have not been identified. These two problems can be solved by extension of the SAGE tags into 3' complementary DNAs (cDNAs) by use of the GLGI technique (generation of longer cDNA fragments from SAGE tags for gene identification). We have improved the original GLGI technique into a high-throughput procedure for simultaneous conversion of a large number of SAGE tags into corresponding 3' cDNAs. The whole process is simple, rapid, low-cost, and highly efficient, as shown by our use of this procedure for analyzing hundreds of SAGE tags. In addition to identifying the correct gene for SAGE tags with multiple matches, GLGI can be used for large-scale identification of novel genes by converting novel SAGE tags into 3' cDNAs. Applying this high-throughput procedure should accelerate the rate of gene identification significantly in the human and other eukaryotic genomes.     

Large-Scale Gene Expression Profiling of Discrete Brain Regions: Potential, Limitations, and Application in Genetics of Aggressive Behavior

Many behavioral geneticists are interested in unraveling the molecular mechanisms underlying aggressive behavior. So far, most scientists have based their search for aggression-related genes on a preliminary functional hypothesis. Large-scale gene expression profiling techniques, such as serial analysis of gene expression (SAGE) and DNA microarrays, now enable the screening of expression levels of thousands of genes simultaneously, allowing the identification of new candidate aggression-related genes expressed in brain and thus the generation of new hypotheses. However, expression profiling in the brain is challenging, as brain is a complex heterogeneous tissue where large numbers of genes are expressed and relatively small changes in gene expression occur. In this special issue, we focus on the principles of SAGE and DNA microarrays, as well as their advantages and disadvantages and application to analysis in brain tissue in order to identify aggression-related genes.