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    甲基化特異性MLPA

    發布時間: 2025-06-26  點擊次數: 545次

    甲基化特異性MLPA

    (MS-MLPA) SALSA® MLPA®技術的一種變體。通過MS-MLPA,可以同時對多個目標進行半定量的甲基化分析。

    MS-MLPA 探針

    如同常規MLPA探針混合物MS-MLPA探針混合物包含靶向特定基因組序列的探針。每個探針由兩部分組成:左探針寡核苷酸(LPO)和右探針寡核苷酸(RPO)。MS-MLPA探針混合物中的某些探針靶向包含甲基化敏感性HhaI內切酶限制位點的區域。這些探針可用于甲基化分析。

    MS-MLPA 的原理

    探針與樣品DNA上的目標序列雜交。然后使用HhaI酶消化未甲基化的雙鏈探針-DNA復合物。

    與未甲基化樣本DNA形成的復合物被消化。消化后的探針無法呈指數級擴增,因此不會產生信號。與甲基化樣本DNA形成的復合物不被HhaI消化,并將產生正常信號。

    MS-MLPA 反應

    MS-MLPA 的步驟與MLPA的步驟非常相似。最重要的區別是反應在過夜雜交后被分為未消化和已消化的反應。

    未消化的反應用于拷貝數測定。在消化的反應中,用于甲基化分析,HhaI酶與Ligase-65酶同時加入。

    數據分析

     用于分析數據。拷貝數與常規 MLPA 一樣,通過未消化反應來確定。DNA 樣本中的甲基化百分比是通過將消化反應中的每個探針信號與未消化反應中的相應信號進行比較來確定的。

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    關于我們的產品的最新信息可以直接從Coffalyser內部從我們的服務器獲取。這確保了您在收到新產品后即可開始分析。Coffalyser的更新始終是免費的,確保您始終從最新的見解中受益。

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    門指南

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    # 附錄I-標準化和結果解釋

    MLPA是一種基于探針信號相對變化分析的相對技術。MLPA探針的絕對熒光信號強度(由毛細管電泳儀測量)在用于數據分析之前需要進行標準化。

     

    ## 標準化

     拷貝數分析

    Coffalyser使用一系列標準化步驟和計算來計算最終探針比率。在稱為內部標準化的過程中,Coffalyser通過將探針信號與一個樣本中的參考探針信號進行標準化,將絕對信號強度轉換為相對值。這對每個樣本都進行。在相互標準化期間,Coffalyser將每個樣本與參考樣本進行比較。

     

    標準化過程的簡化版本如下:

     

    步驟1 

    將樣本1中目標探針1Tp1)的信號強度除以參考探針1Rp1)的信號強度。在參考樣本1中進行相同操作。然后將第一個值除以第二個值。

     

    這對探針混合物中包含的每個參考探針都進行。這導致目標探針1的中間比率數量與探針混合物中的參考探針數量相同。接下來,取這些中間比率的中值。見下面的等式。

     

    步驟2 

    使用分析中包含的每個參考樣本重復步驟1。這導致樣本1中目標探針1的中值數量與分析中的參考樣本數量相同。

     

    Coffalyser然后計算這些中值的平均值。這產生樣本1中目標探針1的最終比率。

     

    這個過程對所有探針重復(除了突變特異性探針和信號非常低的探針,見第34頁的最終比率與內部比率百分比"部分)。

     

     分析中未定義參考樣本

    當分析中未定義參考樣本時,所有樣本都用于標準化。這將導致一個探針的中值數量與樣本數量相同。這些中值的中值是樣本中一個探針的最終比率。這個過程對所有探針和樣本重復。

     

     更多信息

    Coffalyser中用于MLPA數據標準化的確切程序和算法已由Coffalyser的開發人員描述(Jordy CoffaJoost van den Berg2011)。MRC-Holland的新型軟件Coffalyser分析MLPA數據,《現代質量控制方法》,Ahmed Badr Eldin博士(編輯),InTech

     

     甲基化特異性MLPA分析

    MS-MLPA數據的分析分為兩部分。第一部分通過將未消化的患者樣本標準化為未消化的參考樣本來確定拷貝數,就像拷貝數分析一樣。第二部分確定樣本的甲基化狀態。這通過將消化樣本與其未消化的對應物進行比較來完成。

     

    簡化來說,標準化的第二部分工作如下:

     

    將消化樣本1中目標探針1Tp1)的信號強度除以參考探針1Rp1)的信號強度。在未消化樣本1中進行相同操作。然后將第一個值除以第二個值。

     

    這對探針混合物中包含的每個參考探針都進行,這將導致目標探針1的中間比率數量與探針混合物中的參考探針數量相同。接下來,取這些中間比率的中值。見下面的等式。

    這個過程對所有探針重復(除了突變特異性探針和信號非常低的探針,見第34頁的最終比率與內部比率百分比"部分)。

     

    結果和解釋

     重要提示:

    以下結果應始終在大小調用峰圖和/或原始運行數據中目視確認:

    - 純合缺失

    - 單個探針缺失和增益

    - MS-MLPA結果

    - 鑲嵌現象

    - 異常和意外結果

     

    建議也目視確認其他結果,但這不是必需的。

     

     拷貝數分析

     95%置信區間

    除了計算探針比率外,Coffalyser還使用統計數據來確定結果是否可靠。為此,它為每個探針計算參考樣本的95%置信區間。這表示在100個參考樣本中,預計有95個樣本的探針比率落在該范圍內。參考樣本上探針的95%置信區間在比率圖中描繪為彩色條(見圖1)。

     

    此外,它還為樣本中的每個探針計算95%置信區間估計。這表示在100次對該樣本的實驗中,預計有95次實驗的探針比率落在該范圍內。樣本中探針的95%置信區間在比率圖中描繪為圍繞計算的探針比率的誤差條,該比率表示為一個點(見圖2)。

     

    當這兩個95%置信區間不重疊時,可以高度確定地得出樣本中的結果與參考樣本顯著不同的結論。如果存在重疊,結果不太明確,因此不能得出結果與參考樣本不同的結論。

     

     任意邊界

    Coffalyser還在比率圖中顯示任意邊界,為紅色(下任意邊界)和藍色(上任意邊界)線。默認情況下,邊界設置為參考樣本上探針平均值的±0.3(在比率圖中用黃色“x"表示)。例如,當參考樣本上探針的平均值為0.95時,下任意邊界設置為0.650.95-0.3),上任意邊界設置為1.250.95+0.3)。由于參考樣本上探針的平均值對于每個探針都是不同的(并非所有探針的比率都是1),因此任意邊界不是直線。

     

    當探針比率跨越這些邊界時,這表明存在重復或缺失(假設探針靶向的序列的正常拷貝數為2)。然而,跨越任意邊界并不一定意味著探針的目標序列確實被刪除或重復!例如,同一探針在參考樣本上的95%置信區間也可能跨越任意邊界。在這種情況下,樣本中的探針結果可能與參考樣本沒有不同。

     

    顯示結果

    提供了在網格、比率圖和PDF報告中顯示探針結果的可能性。圖3概述了可能的探針結果以及它們在Coffalyser的不同區域中如何顯示。

     

    情況1: 探針結果不表明拷貝數變化:在PDF報告中,比率為黑色字體,[REF]列中顯示等號(=),網格中顯示灰色或綠色單元格(目標探針)和黃色單元格(參考探針)。在比率圖中,探針的95%置信區間估計與同一探針在參考樣本上的95%置信區間重疊(藍色框)。

     

    情況2: 探針結果表明與參考樣本相比信號顯著降低,因為計算出的降低超過兩個標準差。在PDF報告中,比率為斜體,黑色字體。在[REF]列中,這由兩個小于括號(<<)表示。在網格中,單元格為紫色,表示未跨越下任意邊界。在比率圖中,誤差條與同一探針在參考樣本上的95%置信區間不重疊(藍色框)。

     

    情況3: 探針結果表明與參考樣本相比信號顯著增加,因為計算出的增加超過兩個標準差。在PDF報告中,比率為斜體,黑色字體。在[REF]列中,這由兩個大于括號(>>)表示。在網格中,單元格為紫色,表示未跨越上任意邊界。在比率圖中,誤差條與同一探針在參考樣本上的95%置信區間不重疊(藍色框)。

     

    情況4: 探針結果表明雜合缺失(假設探針通常靶向兩個拷貝)。計算出的降低超過兩個標準差,并且跨越了下任意邊界。在PDF報告中,比率為粗體和斜體,紅色字體。在[REF]列中,這由兩個帶星號的小于括號(<<*)表示。在網格中,單元格為亮紅色。在比率圖中,誤差條與同一探針在參考樣本上的95%置信區間不重疊(藍色框),并且探針比率跨越下任意邊界(紅線)。

     

    情況5: 探針結果表明雜合重復(假設探針通常靶向兩個拷貝)。計算出的增加超過兩個標準差,并且跨越了上任意邊界。在PDF報告中,比率為粗體和斜體,藍色字體。在[REF]列中,這由兩個帶星號的大于括號(>>*)表示。在網格中,單元格為深藍色。在比率圖中,誤差條與同一探針在參考樣本上的95%置信區間不重疊(藍色框),并且探針比率跨越上任意邊界(藍線)。

     

    情況6: 探針結果表明與參考樣本相比信號非顯著降低,因為僅計算出一個標準差的降低。然而,跨越了下任意邊界。在PDF報告中,比率為粗體和斜體,紅色字體。在[REF]列中,這由一個帶星號的小于括號(<*)表示。在網格中,單元格為淺紅色。在比率圖中,誤差條與同一探針在參考樣本上的95%置信區間重疊(藍色框),并且探針比率跨越下任意邊界(紅線)。

     

    情況7: 探針結果表明與參考樣本相比信號非顯著增加,因為僅計算出一個標準差的增加。然而,跨越了上任意邊界。在PDF報告中,比率為粗體和斜體,藍色字體。在[REF]列中,這由一個帶星號的大于括號(>*)表示。在網格中,單元格為淺藍色。在比率圖中,誤差條與同一探針在參考樣本上的95%置信區間重疊(藍色框),并且探針比率跨越上任意邊界(藍線)。

     

    情況8: 探針結果不確定,盡管(在這種情況下)跨越了下任意邊界。在PDF報告中,比率為斜體,棕色字體。在[REF]列中,這由問號(?)表示。在網格中,單元格為白色。在比率圖中,探針比率點為黃色。

     

    情況9: 探針結果表明一種奇怪的、不常見的情況,其中大多數參考樣本對該探針沒有信號。比率是基于有信號的參考樣本計算的,這是危險的。這種情況最常出現在特殊探針混合物中,當不使用專用參考樣本時,和/或當選擇了不正確的參考樣本時。在PDF報告中,比率為斜體,棕色字體。在[REF]列中,這由術語INF表示。在網格中,單元格為橙色。在比率圖中,探針比率點為橙色。

     

    情況10: 探針結果表明未找到信號。在PDF報告中,比率為粗體和斜體,紅色字體。在[REF]列中,這由兩個帶兩個星號的小于括號(<<)表示。在網格中,單元格為黃色。在比率圖中,探針比率點為紅色。

     

    注意: 在上述情況中,假設參考樣本上探針的平均值為1.0

     

    分析

    盡管在MS-MLPA分析中為每個探針計算了甲基化比率,但只有甲基化特異性探針(包含HhaI位點)的比率指示樣本的甲基化狀態。在Coffalyser中,這些探針在其名稱中標記有[HhaI]

     

    計算的甲基化特異性探針的甲基化比率指示樣本中甲基化的拷貝數。因此,要了解樣本中探針的甲基化狀態,了解其拷貝數很重要。表1列出了一些示例。

     

    拷貝數分析 甲基化狀態分析

    最終比率拷貝數甲基化結果甲基化拷貝數

     

    為了確定獲得的結果是否表明異常,應將其與參考樣本的結果進行比較,預計參考樣本在感興趣區域具有正常的拷貝數和甲基化狀態。

     

    Coffalyser為每個探針的甲基化狀態計算參考樣本的95%置信區間(圖5中下部比率圖中的藍色框)。這表示在100個參考樣本中,預計有95個樣本的探針甲基化值落在該范圍內。還為樣本中的每個探針計算95%置信區間估計,這表示在100次對該樣本的實驗中,預計有95次實驗的探針甲基化狀態落在該范圍內(圖5中下部比率圖中與探針結果相關的誤差條)。

     

     任意邊界

    Coffalyser還在拷貝數和甲基化比率圖中顯示任意邊界,為紅色(下任意邊界)和藍色(上任意邊界)線。默認情況下,邊界設置為參考樣本上探針平均值的±0.3。例如,當參考樣本上探針的平均值為0.95時,下任意邊界設置為0.650.95-0.3),上任意邊界設置為1.250.95+0.3)。在甲基化圖中,參考樣本上探針的平均值對于每個探針都是不同的(例如,由于HhaI限制位點的存在、實驗變異),因此任意邊界不是直線。

     

    當探針的甲基化狀態跨越這些邊界時,這表明與參考樣本相比甲基化狀態存在差異。然而,跨越任意邊界并不一定意味著探針的目標序列的甲基化狀態確實異常!例如,同一探針在參考樣本上的95%置信區間也可能跨越任意邊界。在這種情況下,樣本中的探針結果可能與參考樣本沒有不同。

     

     Coffalyser中顯示結果

    在比較分析實驗資源管理器中,Coffalyser默認將樣本的未消化和消化對應物的結果直接相鄰顯示(見圖4)。

     

    在比較分析樣本結果資源管理器的比率圖選項卡中,Coffalyser通常顯示兩個比率圖。對于所選樣本,上部圖表顯示未消化對應物的結果,即拷貝數分析,下部圖表顯示MLPA反應的消化對應物的結果,即甲基化狀態分析(見圖5)。

     

    也可以比較分析實驗資源管理器的比率概述選項卡和比較分析樣本結果資源管理器的比率圖選項卡中分別查看未消化或消化樣本的結果。

     

    程序:更改比較分析實驗資源管理器的比率概述選項卡中的結果顯示

     

    1. 在比較分析實驗資源管理器的RATIO OVERVIEW選項卡中,右鍵單擊并選擇Show Data Type

    2. 從出現的列表中選擇DNAMS,分別僅顯示未消化樣本或消化樣本的結果。

    3. 要再次查看組合結果,請按照步驟12并選擇DNA/MS

     

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