基因定量表达分析
基因定量表达分析是一套分子方法，通过量化信使RNA转录本或其蛋白质产物，来测量基因在组织或细胞群体中的表达量。在分子病理学中，它提供将样本的分子活性与诊断、分类和预后联系起来的数值证据。
Definition
基因定量表达分析是对生物样本中基因产物（RNA转录本或蛋白质）丰度进行测量，以相对或绝对尺度表示，从而表征细胞或组织的分子状态。
Scope
本领域旨在引导读者了解病理学和实验室医学中使用的主要定量平台：实时定量PCR、RNA测序和转录组学、免疫组织化学及其他蛋白质检测方法、从这些测量中获得的预后基因表达特征，以及确保数据可靠性的质量保证实践。它将这些视为测量方法学，而非临床指导。
Sub-topics
Core questions
- 如何测量和标准化转录本或蛋白质的丰度？
- 何时相对测量足够，何时需要绝对定量？
- 表达测量如何转化为诊断或预后分类？
- 哪些对照和标准能使定量结果在不同实验室之间具有可重复性？
Key concepts
- 转录本丰度和蛋白质丰度
- 相对定量与绝对定量
- 标准化和参考基因
- 基因表达特征
- 分析有效性和可重复性
- 分析前、分析中和分析后阶段
Mechanisms
所有定量表达方法都将分子量转化为可测量的信号，该信号随靶标量的变化而变化。逆转录定量PCR扩增cDNA并读取荧光达到阈值的循环数，相对定量通常通过比较2-DDCT方法报告（Livak & Schmittgen, 2001）。RNA测序计数映射到转录本的读数，将测序深度转化为表达估计值（Wang et al., 2009）。免疫组织化学使用标记抗体检测蛋白质，并报告染色强度和范围。在不同平台中，原始信号必须标准化至参考标准，以便将生物学差异与技术变异分离，MIQE指南（Bustin et al., 2009）对qPCR的这一要求进行了正式规定。
Clinical relevance
定量表达测量是分子肿瘤分类、生物标志物报告和多基因预后检测的基础，批判性地解读这些测量结果是实验室医学实践的一部分。本条目描述了如何将此类测量作为方法学领域进行生成和解释；它不是诊断阈值或治疗决策的来源，这些属于经过验证的检测和临床指南的范畴。
Evidence & guidelines
方法学文献涵盖了报告标准，例如qPCR的MIQE指南（Bustin et al., 2009），RNA-seq作为定量平台的基础描述（Wang et al., 2009; Mortazavi et al., 2008），以及表达谱具有预后信息的里程碑式证明（van 't Veer et al., 2002）。这些共同定义了技术及其结果的判断标准。
History
定量表达分析从低通量的Northern印迹和早期RT-PCR发展到1990年代的实时PCR，2000年左右的基于微阵列的分析，以及2000年代末期的高通量RNA测序。2002年的乳腺癌分析研究（van 't Veer et al.）表明表达模式可以预测结果，2009年的MIQE指南标志着向标准化、可重复定量转变。
Key figures
- Stephen Bustin
- Kenneth Livak
- Laura van 't Veer
Related topics
Seminal works
- bustin-2009
- wang-2009
- vantveer-2002
- livak-2001
Frequently asked questions
- 相对定量和绝对定量有什么区别？
- 相对定量是将靶标的表达与参考进行比较（例如，qPCR中的比较2-DDCT方法），而绝对定量则根据校准标准报告真实的拷贝数或浓度。大多数表达研究使用相对测量；绝对测量需要额外的校准。
- 为什么表达分析中需要标准化？
- 原始信号既反映生物学表达，也反映技术因素，如输入量、效率和测序深度；标准化至参考基因或标准可去除技术成分，从而使测量的差异反映真实的生物学情况。