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850K甲基化芯片惊喜返场，合并分析不用愁

2024-08-14

中科新生命

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久经市场考验的Illumina DNA甲基化系列芯片不断更新，经典的850K芯片在队列研究中被广泛使用，一度成为illumina公司在全基因组DNA甲基化研究领域的王牌产品，也是全球EWAS技术路线应用最为广泛的经典技术手段之一。

对于分批次收集的大队列样品，或者需要与前人研究数据比较处理的情况，除了必要的统计学方法使用，相同的芯片版本也可以大大增加数据的一致性，这也是自新版芯片上市后，850K依旧受到广大研究者青睐的重要原因。而目前它的稀缺性让其成为国内研究圈里炙手可热的“抢手货”。中科新生命急客户之所急，想客户之所想，筹集850K芯片，自即日起至10月31日限量放送，数量有限，先到先得。

产品原理及应用领域介绍

探针类型和原理

850K甲基化芯片包含>850,000个CpGs，全面覆盖CpG岛、启动子、编码区、开放染色质和增强子。此外还包括CpG岛外的CpG位点，已知DMR位点，脱氧核糖核酸酶超敏位点以及miRNA启动子区域，可用于人类不同组织样本的表观基因组关联研究(EWAS)，其应用领域广泛，发表文章更是数不胜数，今年更是有千人队列的nature封面文献使用该技术发表，接下来让我们来看一下最近5年的经典文献案例：

案例一

标题：Smoking changes adaptive immunity with persistent effects

发表期刊：Nature

发表时间：2024年2月

影响因子：50.5

研究背景：个体的免疫反应差异很大，年龄、性别和遗传因素在这种固有的变异性中起主要作用。然而，驱动细胞因子分泌差异的变量(细胞因子是宿主对免疫挑战反应的关键组成部分)仍然不明确。

研究策略：设计问卷收集共计1000例人群样本，使用Infinium MethylationEPIC BeadChip (Illumina)生成CpG甲基化谱，采用Luminex xMAP技术测量的13种细胞因子。

研究结论：调查136个变量，并确定吸烟、巨细胞病毒潜伏感染和体重指数是细胞因子反应变异性的主要影响因素，其影响程度与年龄、性别和遗传有关。发现吸烟会影响先天免疫反应和适应性免疫反应。值得注意的是，它对先天反应的影响在戒烟后很快消失，并与CEACAM6的血浆水平特异性相关，而其对适应性反应的影响在个体戒烟后仍持续很长时间，并与表观遗传记忆有关。过去吸烟对细胞因子反应的影响与特定信号反式激活因子和代谢调节因子的DNA甲基化有关，这一点得到了支持。研究结果确定了与细胞因子分泌变异性相关的三个新变量，并揭示了吸烟在免疫反应的短期和长期调节中的作用。这些结果对发生感染、癌症或自身免疫性疾病的风险具有潜在的临床意义。

案例二

标题：Peripheral Blood DNA Methylation–Based Machine Learning Models for Prediction of Knee Osteoarthritis Progression: Biologic Specimens and Data From the Osteoarthritis Initiative and Johnston County Osteoarthritis Project

发表期刊：Arthritis & Rheumatology

发表时间：2022年8月

影响因子：11.4

研究背景：缺乏准确的生物标志物来预测膝关节骨关节炎(OA)的进展是OA临床研究中一个关键的未满足的需求。建立基线外周血表观遗传生物标志物模型来预测膝关节OA的进展可以满足现在临床研究需要。

研究策略：使用Illumina Infinium MethylationEPIC 850K阵列，对来自骨关节炎生物标志物联盟(OABC)的554名个体的全基因组黄皮毛DNA甲基化模式进行了测定。数据被分为模型开发集和验证集，机器学习模型被训练来根据膝关节疼痛、放射影像、膝关节疼痛加放射影像以及任何进展(疼痛、放射影像或两者兼而有之)对未来OA进展进行分类。使用开发过程中最常选择的前13个CpG位点的精简模型在约翰斯顿县骨关节炎(JoCo OA)项目(n = 128)和先前发表的骨关节炎倡议(OAI)数据集(n = 55)的参与者的独立样本上进行了测试。

研究结论：完整模型准确地分类了未来仅放射学进展(平均±SEM精度87±0.8%，曲线下面积[AUC] 0.94±0.004)、仅疼痛进展(精度89±0.9%，AUC 0.97±0.004)、疼痛加放射学进展(精度72±0.7%，AUC 0.79±0.006)和任何进展(精度78±0.4%，AUC 0.86±0.004)。单纯疼痛和单纯放射学进展无法区分(平均±扫描电镜准确度为58±1%，AUC为0.62±0.001)。在OABC队列和两个验证队列中，简化模型表现出类似的性能，并准确地分类了未来的影像学进展(平均±SEM精度80±0.3%，AUC 0.88±0.003[使用JoCo OA项目数据]，精度80±0.8%，AUC 0.89±0.002[使用先前的OAI数据])。

案例三

标题：Diagnostic potential of extracellular vesicles in meningioma patients

发表期刊：Neuro-Oncology

发表时间：2022年12月

影响因子：16.4

研究背景：细胞外囊泡(EVs)在细胞间通讯中起着重要作用，患者血液中循环的肿瘤来源的EVs可以作为生物标志物。在这里，我们研究了脑膜瘤患者血浆EVs在肿瘤检测中的潜在作用，并确定脑膜瘤细胞分泌的EVs是否反映了原始肿瘤的表观遗传学、基因组学和蛋白质组学改变。

研究策略：测定患者血浆中EV浓度。建立短期脑膜瘤培养物，分离分泌的ev。使用850k阵列进行甲基化和拷贝数分析，并通过靶向基因面板测序鉴定突变。采用差分定量质谱法进行蛋白质组学分析。

研究结论：脑膜瘤患者的循环EV水平高于健康人，血浆EV浓度与恶性程度和瘤周水肿程度相关。术后EV计数降至正常水平，且下降幅度与肿瘤切除程度有关。在所有研究病例中，EV-DNA的甲基化谱允许将肿瘤正确分类为脑膜瘤，并在几乎所有病例中准确地进行甲基化亚类分配。脑膜瘤EV-DNA忠实地反映了肿瘤中存在的拷贝数变异以及肿瘤特异性突变。蛋白质组学EV分析不允许原始肿瘤鉴定，但揭示了肿瘤相关蛋白，这些蛋白可能被用于从生物体液中富集脑膜瘤EV。

案例四

标题：DNA Methylome Alterations Are Associated with Airway Macrophage Differentiation and Phenotype during Lung Fibrosis

发表期刊：American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine

发表时间：2021年10月

影响因子：19.3

研究背景：气道巨噬细胞(AMs)是肺环境的关键调节因子，与特发性肺纤维化(IPF)的发病机制有关，IPF是一种无法治愈的致命呼吸系统疾病。然而，关于am在IPF中的表观遗传学知识有限。

研究策略：采用Illumina EPIC (850k)阵列对健康供者和IPF供者分选的AMs进行DNA甲基化(DNAm)分析。使用参考髓细胞DNA甲基化组进行细胞型反褶积。

研究结论：表观遗传异质性是IPF am的一个关键特征。dna“时钟”分析表明，IPF am的表观遗传改变与加速衰老无关。在差异DNAm分析中，分别确定了健康和IPF am之间的许多差异甲基化位置(n = 11)和差异甲基化区域(n = 49)。差异甲基化位置和差异甲基化区域包括参与脂质(LPCAT1)和葡萄糖(PFKFB3)代谢的基因，重要的是，DNAm状态与IPF的疾病严重程度相关。

案例五