多组学技术结合全面建立肿瘤遗传图谱数据库、发现肿瘤驱动基因、寻找肿瘤分子标记物
基因表达分析、拷贝数变异(CNV)分析、RNA原位单分子检测


      研究者普遍认为几乎所有的疾病都与基因相关,但并非所有的DNA水平变异变化都具有明确可应用的生物学意义与功能。因此,发现与鉴定肿瘤等疾病的驱动基因及可应用的分子标记物是当前研究的热点,以帮助临床医生对患者进行更好的风险预估与干预、诊断及预后判断、治疗方案选择及疗效监控。多组学研究方法策略结合基因组学、转录组学、表观遗传学、蛋白质组学、代谢组学、表型组学等不同组学信息,深入剖析肿瘤等疾病发病机制,挖掘鉴定病驱动基因,发现可应用临床的分子标记物,加快转化医学进程,迈向精准医学。



如何利用多组学技术进行研究设计

      在过去十年中,随着生物学技术的不断突破,让我们对肿瘤基因组有了进一步的认识,了解到其巨大复杂性和异质性。美国加州大学圣地亚哥分校Donald Durden教授与哈佛医学院Aditi Hazra博士与您分享他们如何将多组学技术应用到肿瘤研究中。


      Donald Durden教授是美国加州大学圣地亚哥分校的肿瘤学家。日前,他与Affymetrix畅谈了多组学技术在肿瘤研究、诊断、治疗过程中的重要应用。他坚信肿瘤多组学技术将开辟肿瘤诊治与预后判断的新路径。点击下载Scientist Spotlight详细了解Donald Durden教授的研究思路与想法—为何要尽一切可能去应用多组学技术。



      来自哈佛医学的Aditi Hazra博士应用多组学技术进行乳腺癌分子标记物研究。她通过将拷贝数变异(CNV)、体细胞突变和基因表达数据结合进而发现、鉴定炎性乳腺癌(IBC)中可执行分子标记物。观看视频详细了解Aditi Hazra博士的实验设计与分子标记物发现历程。



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转录组学
一次实验,全面信息


通过全转录组芯片HTA 2.0可全面获取样品转录组水平信息,包括编码基因、非编码基因、外显子水平、可变剪切位点以及低丰度表达物信息等。

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转录组学
选择合适您的研究工具


基因芯片与RNA-Seq都是研究转录组学的强有力工具。科研工作者普遍认为应根据研究目的与应用不同而选择最合适的工具。如何选择最合适的工具?

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转录组学
应付不同类型样品的挑战


临床来源的样品如FFPE样品、血液样品、微量样品等蕴藏巨大价值,但由于存在降解、样品珍贵导致的起始量少等问题制约了对其组学信息的挖掘。如何发掘挑战样品类型的组学信息?
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转录组学
RNA单分子原位检测


RT-qPCR进行RNA检测无法提供RNA分子的空间分布信息。得到RNA分子标记物的空间定位信息有利于全面了解RNA分子功能及后续诊断方案开发。如何在原位验证RNA分子标记物?

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基因组学
48h完成全基因组CNV分析


TCGA项目将拷贝数变异(CNV)定义为肿瘤两大驱动因素之一。证明了CNV在肿瘤发生发展过程中的重要作用。如何高效的检测样品中、尤其是FFPE样品中的全基因组范围内的CNV变化?

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多组学结合
多组学结合发现鉴定肿瘤驱动基因


CNV变化广泛存在与肿瘤基因组中,利用多组学方法结合基因组学与转录组学信息可发现肿瘤驱动因素。不同类型数据的整合分析耗时耗心。如何高效、快捷的利用多组学结合技术发现肿瘤驱动基因?
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