PrimeView™ 人类基因表达芯片提供了高质量的基因表达分析技术，实现了全基因组的基因表达分析。PrimeView™ 是U133 plus 2.0的简化版芯片，它表现出极高的性能、检测信号强以及重复样品的倍数变化关联性好；是一款高性价比的表达谱芯片，也是研究药物和疾病调控机制的强大且经济高效的工具。

PrimeViewTM芯片优势

• 出色的检测特异性和可重复性；

• 探针覆盖度高，检测结果可靠（注释明确的序列为每组11个探针，其余每组9个探针）；

• 全面覆盖已知注释基因组，可检测49395个基因；

• 性价比高，经济高效。

PrimeViewTM注释数据库

PrimeViewTM 芯片性能

PrimeViewTM芯片表现出与其他3’端表达谱分析芯片同样高水平的性能。CV平均值小于10％。重复样品的皮尔森系数大于0.990。

据GEO数据库统计（该系列的汇总信息），该芯片在科研领域应用广泛，特别是在人的mRNA表达检测上更为突出，涉及多种样本，多达数据20多万份，样本6000多例。若是客户有检测人的mRNA表达谱需求，PrimeViewTM是个不错的选择！

Accession	Title	Organism(s)	Data rows	Samples
GPL24267	[PrimeView] Affymetrix Human Gene Expression Array [Entrez Gene-level]	Homo sapiens	19,747	6
GPL25487	[PrimeView] Affymetrix Human Gene Expression Array [Brainarray ENTREZG Version 22]	Homo sapiens	18,635	35
GPL23342	[PrimeView] Affymetrix Human Gene Expression Array [Brainarray ENTREZG Version 18]	Homo sapiens	18,504	12
GPL22841	[PrimeView] Affymetrix Human Gene Expression Array [Brainarray ENTREZG Version 20]	Homo sapiens	18,487	59
GPL21975	[PrimeView] Affymetrix Human Gene Expression Array [Brainarray ENTREZG Version 17]	Homo sapiens	18,563	109
GPL19660	[PrimeView] Affymetrix Human Gene Expression Array [Brainarray ENSG Version 18]	Homo sapiens	17,663	12
GPL20609	[PrimeView] Affymetrix Human Gene Expression Array [Brainarray ENTREZG Version 19]	Homo sapiens	18,539	20
GPL16043	GeneChip® PrimeView™ Human Gene Expression Array (with External spike-in RNAs)	Homo sapiens	49,495	843
GPL15207	[PrimeView] Affymetrix Human Gene Expression Array	Homo sapiens	49,395	5528

PrimeViewTM 应用案例

题目: FN1, SPARC, and SERPINE1 are highly expressed and significantly related to a poor prognosis of gastric adenocarcinoma revealed by microarray and bioinformatics. Scientific Reports.

检测手段：Affymetrix Human Gene Expression Array

分析手段： 差异分析、PCA图、热点图、火山图、功能通路富集分析、蛋白与蛋白相互作用网络（PPI）等

研究结果

1. 胃腺癌的表达谱研究

实验设计两分组：癌与癌旁共15对，通过Affymetrix Human Gene Expression Array芯片检测和差异分析得到两组之间差异基因233个，其中64个上调和169个下调。同时，通过PCA、聚类图、火山图、样本相关性分析进一步展示整体数据情况。

2. 功能和通路富集分析

富集分析使用预定义的基因集和基因等级来鉴定显著参与的生物学过程和通路。 通路富集分析表明差异基因显著富在蛋白质的消化和吸收，胃酸分泌和ECM受体相互作用等通路。 GO分析结果表明差异基因主要在单生物过程（属于生物过程），细胞过程（属于生物过程）和细胞（属于细胞成分）中富集。

3. 蛋白-蛋白相互作用网络

基于STRING数据库，构建了蛋白与蛋白作用网路，从中筛选出核心度前10个中枢基因，包括白细胞介素-8（IL8，上调），胶原α1（I）基因（COL1A1，上调），基质金属蛋白酶-9（MMP-9，上调），生长抑素（SST，下调），胶原α2（I）基因（COL1A2，上调），金属蛋白酶1（TIMP1，上调），人纤连蛋白基因（FN1，上调），分泌蛋白质，酸性，富含半胱氨酸（SPARC，上调），醛脱氢酶1（ALDH1A1，下调）和Serpin肽酶抑制剂，进化枝E（SERPINE1，上调）。在这些基因中，IL8具有最高的核心度。此外，选择了网络中主要模块，并分析了模块中基因的KEGG途径富集分析，结果显示GAC的发展主要与蛋白质消化和吸收，ECM受体相互作用，PI3K-Akt信号通路和癌症途径有关。

4. 结合TCGA数据库

结合TCGA数据库，可以将人类基因表达的广泛遗传研究与特定疾病相结合。针对上述分析得到的核心基因，按照每个关键基因的表达水平将癌症样本（TCGA/411病例）分为高表达（表达值>中值）和低表达（表达值<中值）组，然后进行Kaplan-Meier生存曲线分析，结果显示FN1，SERPINE1和SPARC与GAC的预后显着相关，而其他7例hub基因与GAC无显着相关性。接下来，进一步计算了FN1，SERPINE1和SPARC的表达水平，结果显示肿瘤组织中三个中枢基因均显着高于正常组织。以上结果表明这些关键基因可能在肿瘤进展中起关键作用。

PS: 文章中涉及的基因芯片检测和数据分析咱们都能提供哦！ 包括所有的基础分析、网络分析和TCGA分析！

参考文献：FN1, SPARC, and SERPINE1 are highly expressed and significantly related to a poor prognosis of gastric adenocarcinoma revealed by microarray and bioinformatics. Scientific Reports. 2019.

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