SNP芯片（Single Nucleotide Polymorphism Chip）是一种高通量基因分型技术，用于快速检测基因组中单核苷酸多态性（SNP）位点。通过预先设计的探针阵列，SNP芯片能够同时分析数十万至上百万个SNP位点，广泛应用于疾病关联研究、群体遗传学、药物基因组学和精准医学等领域。
一、SNP芯片的核心原理
- SNP定义：
SNP是基因组中单个碱基的变异（如C→T），占人类基因组变异的90%以上，是研究遗传多样性和疾病关联的重要标记。 - 芯片设计原理：
- 探针设计：针对每个SNP位点设计特异性探针（如50-70 bp的寡核苷酸），覆盖变异位点及侧翼序列。
- 杂交检测：样本DNA经片段化、标记后与芯片探针杂交，通过荧光强度差异判断基因型（如AA、AG、GG）。
- 信号读取：使用激光扫描仪检测荧光信号，结合算法（如GenCall）进行基因型判读。
二、SNP芯片的主要技术流程**
- 样本制备
- DNA提取：从血液、唾液或组织中提取高质量基因组DNA。
- DNA片段化：通过限制性内切酶或超声波将DNA打断为100-1000 bp片段。
- 标记与扩增：
- 荧光标记（如Cy3/Cy5）或生物素标记。
- 全基因组扩增（WGA）提高低浓度样本的检测灵敏度。
- 芯片杂交
- 将标记的DNA片段与芯片探针杂交，未结合的片段通过洗脱去除。
- 严格控温（如45-50℃）和盐浓度以优化杂交特异性。
3.信号检测与数据分析 - 扫描成像：激光扫描仪捕获荧光信号，生成芯片图像。
- 基因型判读：软件（如GenomeStudio、PLINK）分析信号强度，分型为纯合/杂合。
- 质量控制：
- 检测样本杂交效率（Call Rate >95%）。
- 排除批次效应和群体分层干扰。
三、SNP芯片的技术特点
| 指标 | SNP芯片 | 二代测序（NGS） |
|---|---|---|
| 检测目标 | 已知SNP位点（预设计探针） | 全基因组未知变异（包括SNP、CNV、Indel） |
| 通量 | 单次检测数十万至数百万SNP | 全基因组覆盖，数据量可达TB级 |
| 成本 | 低（每个样本数百元） | 较高（全基因组测序约万元级） |
| 分辨率 | 仅限已知位点，无法发现新突变 | 单碱基分辨率，可检测新变异 |
| 应用场景 | 大规模群体研究、疾病风险预测 | 新突变筛查、罕见病诊断、癌症基因组 |
四、SNP芯片的典型应用
- 全基因组关联研究（GWAS）：
- 筛选与疾病（如糖尿病、癌症）相关的SNP位点。
- 例如：发现FTO基因与肥胖风险关联。
- 疾病风险预测：
- 多基因风险评分（Polygenic Risk Score, PRS）评估个体患病风险。
- 例如：乳腺癌BRCA1/2基因突变筛查（需结合测序验证）。
- 药物基因组学：
- 检测药物代谢相关基因（如CYP2C19、HLA-B*5701），指导个体化用药。
- 例如：CYP2C19变异与氯吡格雷疗效的关系。
- 农业与动植物育种：
- 筛选与抗病性、产量相关的分子标记，加速优良品种选育。
五、主流SNP芯片平台
| 平台 | 代表产品 | 探针数量 | 特点 |
|---|---|---|---|
| Illumina | Infinium Global Screening Array (GSA) | 70万-100万 | 高密度、灵活定制，支持多族群覆盖 |
| Affymetrix | Axiom Genome-Wide Array | 50万-90万 | 基于酶切杂交技术，适合低频SNP检测 |
| Thermo Fisher | TaqMan OpenArray | 3,000-50,000 | 基于qPCR，适合小规模靶向验证 |
六、技术难点与挑战
-
探针设计限制：
- 仅能检测已知SNP，无法覆盖稀有变异或结构变异（如CNV）。
- 复杂区域（如高GC含量、重复序列）杂交效率低。
-
信号噪声干扰：
- 交叉杂交（Cross-hybridization）导致假阳性。
- 样本质量差（如DNA降解）影响分型准确性。
-
数据分析复杂性：
- 群体分层（Population Stratification）需校正。
- 多重检验校正（如Bonferroni）降低假阳性。
4.SNP表面SiO2（二氧化硅微球）修饰均一性、强度、稳定性
七、未来发展方向
- 高密度芯片：
- 集成功能位点（如eQTL、表观遗传标记），提升生物学意义解读。
- 结合长读长测序数据优化探针覆盖范围。
- 芯片与测序结合：
- 芯片初筛+测序验证，平衡成本与分辨率（如千人基因组计划）。
- 靶向捕获芯片（如Exome Chip）聚焦外显子区域。
- 多组学整合：
- 联合SNP芯片与甲基化芯片、蛋白质芯片，揭示基因型-表型关联。
- AI模型（如深度学习）优化风险预测和药物反应评估。
八、总结
SNP芯片凭借高通量、低成本的优势，已成为遗传学研究和临床筛查的重要工具。尽管其局限于已知变异检测，但在大规模群体研究、疾病风险预测和精准用药中仍不可替代。随着芯片密度提升和多组学整合，SNP芯片将持续服务于基础研究与临床转化，并与测序技术形成互补生态。
★★★文章来源
网络、新闻采访、专利等公开信息，仅用于学习
文章由芯晨微纳（河南）光电科技有限公司搜集整理
