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850K甲基(ji)化芯片(pian)
背景介紹
表(biao)(biao)(biao)觀(guan)基(ji)(ji)因組(zu)學(xue)修飾可(ke)以通過(guo)(guo)調控基(ji)(ji)因表(biao)(biao)(biao)達(da)，參與細胞和(he)組(zu)織分化(hua)(hua)、發(fa)(fa)育、衰老(lao)、環境適應(ying)等一系(xi)列(lie)過(guo)(guo)程。大量的(de)(de)(de)研(yan)究表(biao)(biao)(biao)明，表(biao)(biao)(biao)觀(guan)遺傳修飾的(de)(de)(de)異常(chang)也會引起細胞、組(zu)織、器官，乃至(zhi)(zhi)整個(ge)機(ji)體的(de)(de)(de)結(jie)構和(he)功能改變(bian)，甚至(zhi)(zhi)導致(zhi)疾(ji)病(bing)(bing)(bing)(bing)的(de)(de)(de)發(fa)(fa)生，尤其(qi)是 DNA 甲基(ji)(ji)化(hua)(hua)（DNA methylation）變(bian)化(hua)(hua)會伴隨著許多復雜疾(ji)病(bing)(bing)(bing)(bing)（如腫瘤、精(jing)神類疾(ji)病(bing)(bing)(bing)(bing)、心血管疾(ji)病(bing)(bing)(bing)(bing)等）的(de)(de)(de)早期發(fa)(fa)生到后期發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)，并(bing)可(ke)作為(wei)(wei)臨床疾(ji)病(bing)(bing)(bing)(bing)全過(guo)(guo)程管理（包括(kuo)早期診斷、個(ge)性化(hua)(hua)醫療、復發(fa)(fa)檢測、慢性疾(ji)病(bing)(bing)(bing)(bing)的(de)(de)(de)風險評估等）的(de)(de)(de)生物標志物。因此，對DNA甲基(ji)(ji)化(hua)(hua)的(de)(de)(de)深入研(yan)究有助(zhu)于(yu)了(le)解疾(ji)病(bing)(bing)(bing)(bing)發(fa)(fa)病(bing)(bing)(bing)(bing)機(ji)制，發(fa)(fa)現疾(ji)病(bing)(bing)(bing)(bing)相關的(de)(de)(de)分子標志物，為(wei)(wei)精(jing)準醫學(xue)發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)奠定基(ji)(ji)礎(chu)。
DNA甲基化(hua)與腫(zhong)瘤風險預(yu)測
產品簡介
Illumina公司推出(chu)的(de)Infinium Methylation EPIC（簡稱：850K甲基(ji)化(hua)(hua)芯(xin)片(pian)）芯(xin)片(pian)保留了其前身Infinium Human Methylation 450K芯(xin)片(pian)大于90%的(de)CpG位(wei)點(dian)，并額外(wai)添加了增強子(zi)區域的(de)35萬個(ge)CpG位(wei)點(dian)，每張芯(xin)片(pian)可檢測(ce)8個(ge)樣(yang)本，每個(ge)樣(yang)本可檢測(ce)85萬個(ge)標記。 850K甲基(ji)化(hua)(hua)芯(xin)片(pian)能檢測(ce)組織、細胞、FFPE等樣(yang)本在(zai)單個(ge)CpG水平上的(de)甲基(ji)化(hua)(hua)變化(hua)(hua)，是(shi)一個經濟、有效(xiao)的甲基化高通(tong)量篩選技術平臺。該方法為表觀遺傳研究提供了強有力的(de)解(jie)決方案(an)，不僅是腫瘤、呼吸系統、心(xin)血(xue)管(guan)、精神類(lei)等復雜疾病研(yan)究的(de)有力工(gong)具，更是目前最適合表觀基因組關(guan)聯分(fen)析（EWAS）研(yan)究的(de)高(gao)通(tong)量檢測技(ji)術平臺。
Illumina Infinium Methylation EPIC BeadChip（850K）
技術原理
850K甲基(ji)化(hua)芯片采用了(le)Infinium I和Infinium II兩種微珠設計方法加(jia)強甲基(ji)化(hua)分析的覆蓋(gai)深度。尤其Infinium II僅提(ti)供一種微珠類型，經探(tan)針(zhen)雜交后，通過(guo)是否(fou)發(fa)生單堿基(ji)延伸即(ji)可判(pan)定是否(fou)甲基(ji)化(hua)。
探針一： 對(dui)于每個甲(jia)基化(hua)位(wei)(wei)點， 都對(dui)應設(she)計有兩種探針： M 型磁(ci)珠、 U 型磁(ci)珠。 M 型磁(ci)珠尾(wei)部(bu)為 G，用(yong)來檢測甲(jia)基化(hua)位(wei)(wei)點。 U 型磁(ci)珠尾(wei)部(bu)為 A， 用(yong)來檢測未(wei)甲(jia)基化(hua)位(wei)(wei)點。
基因(yin)組上的某一位點， 如果(guo)被甲(jia)基化了， 那么(me)在亞硫酸(suan)氫(qing)鹽的處理下， GC 仍為 GC， 與(yu) M 型磁珠(zhu)配(pei)對(dui)， 熒(ying)光標記(ji)的核苷酸(suan)摻入后能被檢測到熒(ying)光信號。 M 型磁珠(zhu)發(fa)光。 反(fan)之， 如果(guo)沒有(you)被甲(jia)基化， 那么(me)在亞硫酸(suan)氫(qing)鹽的處理下， GC 變為 GT， 與(yu) U 型磁珠(zhu)配(pei)對(dui)， 延伸后 U 型磁珠(zhu)發(fa)光。
探(tan)針(zhen)二(er)： Infinium Ⅱ 探(tan)針(zhen)只使用(yong)一(yi)種磁珠， 探(tan)針(zhen)末端為(wei) C。 配對后只摻(chan)入單(dan)個(ge)堿(jian)基(ji)（ ddNTP-BioT，ddNTP-DNP） 。 根據熒光類型判斷摻(chan)入的堿(jian)基(ji)類型， 從而判斷是否被甲基(ji)化。
infinium探針檢(jian)測原理
結果展示
相(xiang)關性分析（左）； 甲(jia)基化程度熱(re)力圖（中）； 聚類熱(re)圖（右）
差(cha)異位點(dian)分布circos（左）； 無監督(du)聚類樹(shu)狀圖(tu)（中）； 富集分析氣(qi)泡(pao)圖(tu)（右(you)）
產品優勢
廣泛應用
發表(biao)科研論文最多的(de)甲基(ji)化技術平臺(tai)，美國(guo)癌癥基(ji)因(yin)組(zu)圖譜（TCGA）計劃檢(jian)測樣本(ben)(ben)量(liang)(liang)達 10,181 個，國(guo)際癌癥基(ji)因(yin)組(zu)聯盟（ICGC）檢(jian)測樣本(ben)(ben)量(liang)(liang)達 9,246 個
性價比高
>850,000 個甲基(ji)化(hua)位點，單堿基(ji)分辨，可(ke)以直接檢(jian)測(ce)到發生甲基(ji)化(hua)的確切(qie)位點
重復性高
自身技術重復相關性 R2>0.98，與 450K 交集探針間（850K vs 450K）相關性 R2>0.98
經驗豐富
團隊服務項目經驗>100項，樣本數>6000例。應用包括：腫瘤、精神疾病、免(mian)疫疾病、藥(yao)物表觀基因組、生殖和發(fa)育、干(gan)細胞、中醫體質等
送樣要求
應用方向
應用案例
區分原發性肺鱗(lin)狀細胞(bao)癌與轉移(yi)癌的(de)甲基化標志物研究(jiu)
Machine learning analysis of DNA methylation profiles distinguishes primary lung squamous cell carcinomas from head and neck metastases
發表雜志：Science Translational Medicine（IF：17.956）； 發表時間： 2019年 9月； 應用(yong)技(ji)術(shu)：850K甲基化芯片
頭頸部鱗(lin)(lin)(lin)狀細胞(bao)癌(ai)(ai)(ai)(ai)（HMSC）患者有(you)可能同時發(fa)(fa)生肺轉移(yi)(yi)或(huo)二次肺鱗(lin)(lin)(lin)狀細胞(bao)癌(ai)(ai)(ai)(ai)（LUSC）。區(qu)分(fen)原(yuan)發(fa)(fa)性(xing)(xing)肺癌(ai)(ai)(ai)(ai)和(he)肺轉移(yi)(yi)癌(ai)(ai)(ai)(ai)具有(you)重要的(de)臨床(chuang)意義(yi)，但目前多數(shu)(shu)情況下無(wu)法對兩種癌(ai)(ai)(ai)(ai)癥進(jin)(jin)行區(qu)分(fen)。研究人員首先對原(yuan)發(fa)(fa)性(xing)(xing)肺鱗(lin)(lin)(lin)癌(ai)(ai)(ai)(ai)、頭頸部鱗(lin)(lin)(lin)癌(ai)(ai)(ai)(ai)肺轉移(yi)(yi)和(he)正常對照樣(yang)本共計 1071 例樣(yang)本的(de) DNA 甲基化數(shu)(shu)據進(jin)(jin)行分(fen)析，利用差異最(zui)為顯著的(de)2,000 個 CpG 位點構建(jian)分(fen)類器(qi)，通過比較(jiao)隨(sui)機森林(lin)，支持向(xiang)量機和(he)神經(jing)網(wang)絡三種不(bu)同機器(qi)學習算法，發(fa)(fa)現神經(jing)網(wang)絡算法在判別原(yuan)發(fa)(fa)性(xing)(xing)肺鱗(lin)(lin)(lin)癌(ai)(ai)(ai)(ai)樣(yang)本的(de)準確(que)率達到 96.4%。進(jin)(jin)一步提高亞組患者的(de)分(fen)類結果(guo)概率分(fen)數(shu)(shu)，發(fa)(fa)現該(gai)算法能夠(gou)對大多數(shu)(shu)病例診斷準確(que)度(du)超過 99%。
訓練隊(dui)列的 t-SNE 圖(tu)(tu)（左）； 神經(jing)網(wang)絡、支持(chi)向量機(ji)(ji)和(he)隨(sui)機(ji)(ji)森林的分類(lei)結果熱(re)圖(tu)(tu)（右）
