ELISA試劑盒為您解析細胞遺傳學工具的演化

    藍圖，ELISA試劑盒是工程制圖的原圖經過描圖、曬圖和薰圖后生成的復制品，因為圖紙是藍色的，所以被稱為“藍圖”。人類基因組也常常被稱為“藍圖”。從某種意義上說，它的確是。基因組包含了構建和運轉細胞、組織或生物體所需的所有信息。然而，藍圖是不變的，而基因組卻不是。

    隨著細胞生長和分裂，分化并形成配子，細胞的遺傳物質在不斷變化。有時是單堿基的變化，有時卻是大規模的改變，從小的插入缺失（indel）到大的結構變化，比如倒位、缺失、插入和易位。這一研究領域被統稱為“細胞遺傳學”。

    細胞遺傳學在一些先天性疾病的診斷中發揮了重要作用，比如唐氏綜合征（21三體）、慢性粒細胞白血病（CML）等。核型分析是zui早出現的研究技術，一直沿用至今。之后研究人員將分子生物學技術應用在細胞遺傳學中，促進了分子細胞遺傳學的興起和迅速發展。如今，我們的選擇更加廣泛，除了熒光原位雜交（FISH），還有比較基因組雜交（CGH）、新一代測序等。

從核型分析到FISH

    ELISA試劑盒對有絲分裂中期的細胞進行染色，通過顯微鏡拍照獲得它們的影像，根據它們的大小，條紋以及著絲點所在的位置進行排列整合，這就是核型分析。經驗豐富的研究人員可通過這種技術來檢測大規模的核型變化，如染色體數目的變異（非整倍體）、染色體融合，大規模的插入缺失和易位等。然而，這種方法的度較差，對于復雜的染色體異常，或較小片段的缺失重復，往往難以正確判斷。生物通 www.ebiotrade.com

    熒光原位雜交（FISH）則是細胞遺傳學與分子技術的結合。根據DNA雙鏈堿基配對的原理，設計與待檢測區域DNA序列互補的單鏈核苷酸序列，并用熒光染料進行標記，制成檢測用的探針。將檢測細胞/組織的染色體暴露后進行高溫變性，使其DNA雙鏈解鏈，再與探針進行低溫孵育，使探針與相配對的染色體序列雜交，zui后在熒光顯微鏡下觀察探針的熒光信號來判斷這些探針所結合的染色體區域是否有突變。

    ELISA試劑盒FISH打破了常規細胞遺傳學分析的諸多限制，讓間期細胞也能進行檢測，在某些疾病的檢測方面，檢出率可達染色體條帶技術的兩倍，所需時間也更短，因此成為產前診斷和血液病檢測中的重要工具。當然，目前的FISH探針還有限，單個探針只能檢測特定片段的重復、丟失或重排，而不提供余下基因組的其他信息。因此，在臨床應用中，FISH往往與核型分析一起做。

從芯片到測序

    如今，為了獲得更高分辨率的結果，研究人員使用DNA芯片來產生所謂的“虛擬核型”。這種芯片包含了與整個或部分基因組雜交的探針，通過比較每個探針的雜交強度，細胞遺傳學家可確定特定區域是否缺失或擴增。這一類型的分析被稱為基于芯片的比較基因組雜交（array CGH，aCGH）。

    虛擬核型分析在技術上比傳統核型分析更為簡單，分辨率也更高。從理論上說，aCGH可檢測到影響單個探針的拷貝數改變，但實際上，研究人員通常設定閾值，檢測影響幾個相鄰探針的改變。

    ELISA試劑盒因不同公司而異，芯片可能包含了檢測單核苷酸多態性（SNP）或拷貝數變異（CNV）的探針，或二者皆有。例如，Affymetrix的CytoScan® HD芯片含有超過260萬個用于拷貝數檢測的探針，其中75萬個為SNP探針，190萬個為非多態性探針。這樣能夠在單塊芯片上檢測獲得、丟失、雜合性丟失（LOH）、血緣一致性區域和單親二體病（UPD），從而實現高分辨率的DNA拷貝數分析。

    而Illumina的產品主要關注SNP檢測。Illumina創新的Infinium HD技術允許自由選擇SNP或探針，實現了基因組的密集均一覆蓋，且能夠靶定高價值的基因組區域。從HumanCytoSNP-12 BeadChip芯片的30萬個標記物到 HumanOmni5-Quad BeadChip芯片超過400萬個標記物，Infinium HD BeadChip芯片支持了高分辨率的拷貝數和LOH分析，平均標記物間隔低至1 kb。

    此外，安捷倫也提供aCGH芯片，用于基因的拷貝數檢測和染色體結構變化檢測。這種芯片覆蓋全基因組，在包括基因區域（內含子區、外顯子區）、基因間區域以及對疾病研究極其重要的亞端粒區域（但不包含重復序列）的分布大致相同。

    aCGH芯片目前也應用在臨床中，以檢測非整倍體、已知的微缺失或是微復制綜合征，或其他非平衡性染色體重排。這些多數為靶向芯片。與全基因組aCGH相比，它僅僅應用了已知染色體重排區域的克隆，常用于出生缺陷、精神發育遲緩或智能發育障礙、疑為染色體異常患兒的臨床診斷。

    在當今這個以基因組學為中心的年代，分子細胞遺傳學無疑還有另外一個選擇：新一代測序。倘若測序深度足夠，對讀取的密度、位置或間隔的分析從理論上能夠定位結構和拷貝數變異，并且達到了近乎核苷酸的分辨率。相比之下，芯片分辨率大抵在kb數量級。

    當然，這只是理論。新一代測序實驗中固有的變化使得讀取轉化成結構數據絕非易事。不過，目前研究人員已經開發出一些策略，包括CNV-seq、ABCD-DNA、CNVnvator和cnvHiTSeq等。去年底，華裔學者謝曉亮證明了CNV分析可在單細胞水平開展。

    當然，在考慮細胞遺傳學時，請記住，實現這門技術需要經費，而獲得經驗需要時間。對某些實驗室而言，初期的投入可能有意義。但對于其他人來說，外包給專業機構也許是個不錯的選擇。