基因芯片技术论文文献

来自知网作者唐海峰摘要HTS-1是一种新型的小麦雄蕊同源转化为雌蕊突变体,与普通小麦不同的是它的雄蕊部分或者全部同源转化为雌蕊,甚至我们可以在HTS-1中发现没有雄蕊但出现6个雌蕊或者6个雌蕊化结构的小花。因此HTS-1在研究小麦育种和花发育中具有很重要的...更多关键词小麦；基因分型测序(GBS)；雄蕊同源转化为雌蕊突变体；Win基因收藏全部来源 求助全文知网相似文献 参考文献利用小麦高密度遗传图谱定位雄蕊同源转化为雌蕊基因hts《西昌学院学报(自然科学版)》 - 2022 - 被引量: 0利用基因芯片技术进行小麦遗传图谱构建、重要性状QTL发掘及近等基因系创制莫洪君 - 《西昌学院学报(自然科学版)》 - 2014 - 被引量: 2利用基因芯片技术进行小麦遗传图谱构建、重要性状QTL发掘及近等基因系创制莫洪君 - 四川农业大学 - 0 - 被引量: 0小麦硒含量控制基因的QTL定位及遗传分析裴英 - 《四川农业大学》 - 2016 - 被引量: 0应用快速切片法观察芍药不同花型品种花芽分化进程张建军，赵芮，朱炜，... - 中国观赏园艺学术研讨会 - 2018 - 被引量: 0栽培大豆×半野生大豆高密度遗传图谱构建及株高QTL定位于春淼张勇王好让杨兴勇董全中薛红张... - 作物学报 - 2022 - 被引量: 0鱼类遗传连锁图谱构建及QTL定位的研究进展陈军平胡玉洁王磊田雪李学军 - 水产科学 - 2020 - 被引量: 0利用基因芯片技术进行小麦遗传图谱构建及粒重QTL分析陈建省，田纪春，陈广凤，... - 《中国农业科学》 - 2014 - 被引量: 61一个新的水稻叶片和雌蕊发育异常突变体的遗传分析及其基因的分子标记定位罗琼，王文明，肖晗，... - 《科学通报》 - 2001 - 被引量: 84基于SLAF-seq的小麦高密度遗传图谱的构建及品质性状的QTL定位李俏，潘志芬，高媛，... - 全国小麦基因组学及分子育种大会 - 0 - 被引量: 0基于SSR分子标记的福建百香果品种鉴定及指纹图谱构建魏秀清，李亮，熊亚庆，... - 福建农业学报 - 2022 - 被引量: 0小麦眼斑病抗性基因Pch1和供体的遗传图谱及Pch1转移片段的遗传多样性魏乐 - 中国科学院研究生院 中国科学院大学 - 2010 - 被引量: 0两份水稻花器官突变体的形态学观察、性状的遗传分析及相关基因的分子标记定位张绪梅 - 2003 - 被引量: 15割手密高密度遗传图谱的构建及黑穗病QTL定位杨翠凤 - 《广西大学》 - 2015 - 被引量: 1小麦高密度遗传图谱的构建及分蘖成穗的QTL定位胡洋山 - 四川农业大学 - 0 - 被引量: 0基于QTL作图与NGS-based BSA解析月季重瓣性状的形成机制姜珊 - 四川农业大学 - 0 - 被引量: 0万寿菊雄性不育性状的遗传分析及其育种应用何燕红 - 四川农业大学 - 2010 - 被引量: 3桃遗传连锁图谱的构建及雌蕊败育性状的定位乔飞 - 《西北农林科技大学》 - 2003 - 被引量: 8芦笋雌雄花发育转录组分析及性别决定相关miRNA靶基因的鉴定秦力 - 《西北农林科技大学》 - 2016 - 被引量: 4扁豆分子遗传图谱构建、主要农艺性状QTL定位及花序发育的生理学研究袁娟 - 2009 - 被引量: 7木绣球与荚蒾杂交的生殖生物学研究程甜甜 - 山东农业大学 - 2014 - 被引量: 1天山樱桃种质资源遗传多样性研究李春侨 - 新疆农业大学 - 0 - 被引量: 0利用EST-SSR分子标记构建小麦遗传图谱代畅 - 西华师范大学 - 0 - 被引量: 0基于两个RIL群体的小麦产量相关性状的QTL定位吕栋云 - 西北农林科技大学 - 0 - 被引量: 0利用基因芯片技术进行小麦遗传图谱构建及株型相关性状的QTL定位连俊方 - 《西北农林科技大学》 - 2016 - 被引量: 2陆地棉×毛棉种间高密度遗传图谱的构建Khan,Muhammad Kas... - 《中国农业科学院》 - 2013 - 被引量: 1西瓜高密度遗传图谱构建及三个果实性状相关候选基因的精细定位李兵兵 - 中国农业科学院 - 0 - 被引量: 0小麦抗条锈新基因YrTp1和YrTp2的发现和分子标记定位殷学贵 - 2005 - 被引量: 10鸭茅分子遗传连锁图谱构建及开花基因定位谢文刚 - 2013 - 被引量: 5

第一章概述1第一节分子生物学技术及基因、基因组科学发展历史简介1第二节基因芯片技术简介3一、基因芯片的基本概念4二、基因芯片技术的产生和发展4三、基因芯片的应用领域6第三节生物信息学与基因芯片的数据挖掘7一、生物信息学的兴起7二、基因芯片的数据挖掘8参考文献9第二章微阵列基因芯片实验技术11第一节基因芯片的价值和分类11一、基因芯片的价值11二、基因芯片的分类12第二节基片的制备15一、基片的类型和性质15二、玻璃基片表面的修饰方法17第三节点样探针的制备18一、cDNA探针的制备19二、基因组DNA探针19三、寡核苷酸探针19四、独特的PM?MM探针设计20第四节基因芯片点样22一、芯片点样仪和点样方式22二、点样后处理27三、基因芯片的质量标准28第五节原位合成及纳米结构的基因芯片制备28一、原位合成法制作基因芯片28二、纳米结构的基因芯片制备31第六节表达谱基因芯片的检测方法34一、样本选择、处理和RNA的分离35二、mRNA样本标记35三、芯片杂交38参考文献39第三章统计学基础41第一节统计学的基本概念41一、总体与样本41二、资料的统计描述42三、随机变量、概率与分布43四、统计量45第二节假设检验46一、假设检验的基本原理46二、假设检验的步骤47三、假设检验的基本方法47第三节方差分析54一、完全随机设计资料的方差分析54二、随机区组设计资料的方差分析55三、多个样本均数间的多重比较57第四节聚类分析与判别分析简介57一、聚类分析58二、判别分析59参考文献61第四章实验设计62第一节样品配对模式62一、基因芯片实验的分类62二、样品配对方案概述64三、样品配对模式的选择66第二节样品的重复及合并69一、实验误差的来源及重复样品的使用69二、样品重复数量的确定70三、样品合并70第三节总结72参考文献72第五章基因芯片图像的采集和处理74第一节基因芯片图像的采集74一、激光共聚焦扫描仪74二、CCD扫描仪78三、扫描仪的技术指标79第二节基因芯片图像的处理81一、划格83二、分割84三、信息提取87四、质量评估88第三节一些芯片扫描仪和芯片图像处理软件的介绍88一、激光共聚焦扫描仪90二、 激光非共聚焦扫描仪91三、CCD基因芯片检测仪92参考文献96第六章数据的预处理和归一化98第一节数据的预处理98一、背景的校正98二、弱信号的处理99三、数据的对数转换101四、重复数据的合并102五、缺失数据的处理103第二节数据的归一化104一、cDNA芯片数据的归一化105二、Affymix芯片数据的归一化115参考文献118第七章差异表达基因分析120第一节差异表达基因的挑选120一、倍数法120二、Z值法121三、重复实验的判别方法121四、其他方法124五、总结125第二节研究差异表达基因的意义126一、在基因组研究中的作用126二、在药物研究中的作用127三、在医学基础研究中的作用129参考文献131第八章芯片数据的可靠性分析133第一节数据的评价133一、差异表达基因的可靠性133二、芯片数据重复性评价139第二节误差来源分析142一、生物学差异来源142二、实验系统误差144第三节基因芯片的质控体系149一、直接点样的基因芯片的质控体系149二、Affymetrix的寡核苷酸芯片质控体系及其产品质量评估151第四节信号线性扩增技术及其评估154一、信号线性扩增技术154二、信号扩增方法的可靠性评价154参考文献161第九章聚类分析和可视化162第一节相似性（或距离）的度量162一、欧氏距离162二、马氏距离163三、Chebychev距离164四、Mahalanobis距离164五、Minkowski距离164六、平均点积164七、向量间的角度165八、协方差165九、Pearson相关距离165十、Spearman秩相关166十一、互信息166十二、Kendall?s Tau167第二节聚类算法167一、系统聚类168二、分割聚类172第三节二维聚类177一、耦联二维聚类177二、区组聚类177第四节主成分、SVD和基因修剪178一、主成分178二、奇异值分解178三、基因修剪179参考文献179第十章微阵列实验中的分类方法181第一节概述182一、利用基因表达谱数据进行生物样本分类183二、分类的背景183三、基因表达谱数据184第二节不同分类方法的概述184一、分类及统计决策论184二、费歇线性判别分析186三、线性判别和二次判别分析186四、线性判别分析的扩展188五、最近邻分类器188六、决策树190七、BP神经网络分类法194八、支持向量机197九、Parzen窗204第三节分类中的一般问题205一、特征选取205二、标准化和距离函数206三、缺失值填充207四、多分类问题208第四节性能评价209一、偏差、方差和误差率209二、再置换估计210三、倍数交叉验证法210四、解靴带估计210第五节实例分析211一、基因表达谱数据211二、数据预处理212三、支持向量机软件应用213参考文献216第十一章微阵列技术的标准化218第一节MIAME规则218一、MIAME规则的具体内容219二、MIAME表单221三、MIAME的目前与将来222第二节Affimetrix芯片系统与MIAME规则223一、遵循MIAME规则224二、Affimetrix实验的MIAME表单225三、Affimetrix的RNA抽提、清洗、标记和杂交规范225参考文献227第十二章基因芯片数据的基因注释和功能分析228第一节单一基因的注释228一、一般的注释228二、关于疾病的信息233三、蛋白质家族的信息234第二节转录因子调节的分析235一、Transfac数据库236二、转录因子研究中的统计学检验238第三节Gene Ontology数据库中基因功能分类的分析240一、Gene Ontology数据库240二、GO数据库相关分析的工具241第四节生物学通路和生物学相互作用的分析243一、生物学通路中的基因分析244二、生物学网络中的基因分析249三、基因芯片数据中使用者自己定义的基因集的分析250参考文献251第十三章系统生物学及基因调控网络252第一节系统生物学简介252第二节基因转录调控网络的构成253一、基因转录过程简介253二、研究转录因子及其调控基因的实验方法254三、基因调控网络与图形254第三节用高斯图形模型推导基因调控网络257第四节贝叶斯网络模型在基因芯片数据中的应用259一、贝叶斯网络简介259二、学习贝叶斯网络261三、贝叶斯网络方法在基因芯片数据方面的应用262第五节从时间序列数据中推导基因调控网络266一、基因调控网络模型的“事件模型”266二、关于基因调控网络的“动态概率模型”268第六节通过基因扰动来推导基因调控网络的反义工程方法270第七节结论271参考文献272第十四章基因芯片技术的应用——从基因筛选到临床诊断274第一节基因表达谱研究与临床肿瘤学274一、确定肿瘤亚型275二、识别肿瘤的组织来源276三、预后分析276四、存在问题277第二节微矩阵芯片和遗传多态性278一、单核苷酸多态性简介278二、基因多态性与疾病易感性279三、基因多态性作为遗传标记的应用279四、基因多态性与个性化用药280五、基因多态性和基因芯片检测技术281第三节微矩阵和基因拷贝数变化282一、cDNA阵列CGH283二、基因组阵列CGH283第四节微矩阵和感染性疾病284一、微生物的鉴定和分型285二、耐药性研究286三、致病机理研究287第五节微矩阵芯片的其他应用288一、微矩阵芯片和DNA甲基化分析288二、转录因子结合位点分布290三、展望291参考文献292第十五章主要数据分析软件的介绍295第一节分析软件在基因芯片技术中的地位295第二节主要图像和数据处理软件296一、基因芯片图像分析软件GenePix Pro296二、Affymetrix GCOS系统297三、Cluster和TreeView程序298四、GeneSpring300五、SpotFire DecisionSuite300六、SAM和PAM302七、R平台及生物导体303八、MATLAB生物信息工具箱304第三节基因表达谱公共数据库304一、NCBI?Gene Expression Omnibus(GEO)基因表达数据专用库304二、EBI ArrayExpress和SMD307三、微阵列数据库的建立和管理307第四节基因注释数据库的访问308一、斯坦福大学SMD/SOURCE309二、UCSC基因组浏览器309三、mySQL客户310参考文献311第十六章展望312第一节后基因组研究的趋势——系统生物学312一、系统生物学的启动312二、系统生物学的发展趋势313第二节后基因组应用研究发展的趋势——基因组医学314第三节基因芯片技术在系统生物学和基因组医学中的地位316一、基因芯片及数据挖掘在基础研究中的地位316二、 基因芯片技术在基因组医学分子诊断中的应用趋势316参考文献318

现代生命科学技术的论文基因芯片——“生物信息精灵”——浅谈数学、计算机在现代生命科学研究中的作用二十世纪是物理科学的世纪，而二十一世纪则是生命科学的世纪。生命科学，尤其是生物技术的迅猛发展，不仅与人类健康，农业发展以及生存环境密切相关，而且还将对其它学科的发展起到促进作用，所谓"今天的科学，明天的技术，后天的生产"。而生命科学的基础性研究是现代生物技术的源泉、科学和技术创新的关键。现代生物技术，是一门领导尖端科技的学科，正因如此，我很想知道它与数学——我得专业课，计算机等理论或技术是怎样有机的联系在一起的。基于此，我利用课余时间查阅了许多网站、书籍，并有了小小的收获。现就“基因芯片”技术，浅谈如下。一、基因芯片简介基因芯片，也叫DNA芯片，是在90年代中期发展出来的高科技产物。基因芯片大小如指甲盖一般，其基质一般是经过处理后的玻璃片。每个芯片的基面上都可划分出数万至数百万个小区。在指定的小区内，可固定大量具有特定功能、长约20个碱基序列的核酸分子（也叫分子探针）。 由于被固定的分子探针在基质上形成不同的探针阵列，利用分子杂交及平行处理原理，基因芯片可对遗传物质进行分子检测，因此可用于进行基因研究、法医鉴定、疾病检测和药物筛选等。基因芯片技术具有无可比拟的高效、快速和多参量特点，是在传统的生物技术如检测、杂交、分型和DNA测序技术等方面的一次重大创新和飞跃。二、基因芯片技术 生物芯片技术是于90年代初期随着人类基因组计划的顺利进行而诞生，它是通过像集成电路制作过程中半导体光刻加工那样的微缩技术，将现在生命科学研究中许多不连续的、离散的分析过程，如样品制备、化学反应和定性、定量检测等手段集成于指甲盖大小的硅芯片或玻璃芯片上，使这些分析过程连续化和微型化。也就是说将现在需要几间实验室、检验室完成的技术，制作成具有不同用途的便携式生化分析仪，使生物学分析过程全自动化，分析速度成千上万倍地提高，所需样品及化学试剂成千上万倍地减少。可以预见，在不远的将来，用它制作的微缩分析仪将广泛地应用于分子生物学、医学基础研究、临床诊断治疗、新药开发、司法鉴定、食品卫生监督、生物武器战争等领域。 生物芯片技术是目前应用前景最好的DNA分析技术之一，分析对象可以是核酸、蛋白质、细胞、组织等。目前全世界用生物芯片进行疾病诊断还处于研究阶段，国外已将其用于观察癌基因及肌萎缩等一些遗传病基因的表达和突变情况。 生物芯片技术还可以用于治疗，例如已开发出在4平方毫米的芯片上布满400根有药物的针，定时定量为病人进行药物注射。另外，科学家还在考虑制作定时释放胰岛素治疗糖尿病的生物芯片微泵及可以置入心脏的芯片起搏器等。生物芯片技术与组合化学相结合将开辟另一个极有价值的应用方向，即为新药研制提供超高通量筛选平台技术，这必将使新药研究开发和传统中药的成分评估获得重大突破。三、基因芯片的应用技术举例1、基因破译 目前，由多国科学家参与的“人类基因组计划”，正力图在21世纪初绘制出完整的人类染色体排列图。众所周知，染色体是DNA的载体，基因是DNA上有遗传效应的片段，构成DNA的基本单位是四种碱基。由于每个人拥有30亿对碱基，破译所有DNA的碱基排列顺序无疑是一项巨型工程。与传统基因序列测定技术相比，基因芯片破译人类基因组和检测基因突变的速度要快数千倍。 基因芯片的检测速度之所以这么快，主要是因为基因芯片上有成千上万个微凝胶，可进行并行检测；同时，由于微凝胶是三维立体的，它相当于提供了一个三维检测平台，能固定住蛋白质和DNA并进行分析。 美国正在对基因芯片进行研究，已开发出能快速解读基因密码的“基因芯片”，使解读人类基因的速度比目前高1000倍。图1所示为一种内嵌基因芯片的基因检测装置。2、基因诊断 通过使用基因芯片分析人类基因组，可找出致病的遗传基因。癌症、糖尿病等，都是遗传基因缺陷引起的疾病。医学和生物学研究人员将能在数秒钟内鉴定出最终会导致癌症等的突变基因。借助一小滴测试液，医生们能预测药物对病人的功效，可诊断出药物在治疗过程中的不良反应，还能当场鉴别出病人受到了何种细菌、病毒或其他微生物的感染。利用基因芯片分析遗传基因，将使10年后对糖尿病的确诊率达到50％以上。 未来人们在体检时，由搭载基因芯片的诊断机器人对受检者取血，转瞬间体检结果便可以显示在计算机屏幕上。利用基因诊断，医疗将从千篇一律的“大众医疗”的时代，进步到依据个人遗传基因而异的“定制医疗”的时代。3、基因环保 基因芯片在环保方面也大有可为。基因芯片可高效地探测到由微生物或有机物引起的污染，还能帮助研究人员找到并合成具有解毒和消化污染物功能的天然酶基因。这种对环境友好的基因一旦被发现，研究人员将把它们转入普通的细菌中，然后用这种转基因细菌清理被污染的河流或土壤。4、基因计算 DNA分子类似“计算机磁盘”，拥有信息的保存、复制、改写等功能。将螺旋状的DNA的分子拉直，其长度将超过人的身高，但若把它折叠起来，又可以缩小为直径只有几微米的小球。因此，DNA分子被视为超高密度、大容量的分子存储器。 基因芯片经过改进，利用不同生物状态表达不同的数字后还可用于制造生物计算机。基于基因芯片和基因算法，未来的生物信息学领域，将有望出现能与当今的计算机业硬件巨头――英特尔公司、软件巨头――微软公司相匹敌的生物信息企业。四、基因芯片的实际应用 基因芯片在生命科学、医药研究、环境保护和农业等领域有极其重要的应用价值。在基因芯片的驱动下，人类正进入一个崭新的生物信息时代。1、在美国科学家第一次将一个他们称之为生物芯片的计算机芯片植入人体的细胞上，从而使人体细胞与计算机连接。这是美国科学家波利斯·鲁宾斯基（Boris Lubinsky）和他的同事黄永（译音）在3月份的美国《生物医学微设备》杂志中著文披露的。 2、人体细胞外面包有一个细胞膜，该细胞膜具有使特定物质单向通过的功能。多年来，科学家们一直寻求找到用电冲击的方法，使所希望的物质进入细胞膜，但直 到目前为止，所用的方法有时成功，有时失败。而使用鲁宾斯基和黄永研究出来的 新方法，细胞膜由计算机得到一个信号，让某些物质进入到细胞中。随具体场合的 不同，这些物质可以是例如用来改变基因的遗传物质，也可以是药物或蛋白质。这样，就可以更好地使这些物质发生效力。 鲁宾斯基等科学家打算研制出能对例如神经细胞和肌肉等人体组织发出指令的生物芯片，这样至少会使人所服用的药物发挥更大的效力。俄亥俄州立大学生物医学工程中心主任莫里罗·弗拉里称鲁宾斯基的这项发明是处在发展阶段早期的具有潜在作用的实验室工具。美国科学家们称，他们已经找到了一种能使人体细胞和电路进行交配的生物工程芯片，它能在医学和基因工程学方面发挥关键的作用。 这种比头发还小还细的微型装置使健康人体细胞和电子芯片结合，通过电脑对芯片进行控制，科学家认为他们能够控制细胞的活动。 电脑向细胞芯片发送电脉冲，激发细胞膜孔张开，并激活细胞。科学家希望能够大批量地生产这种细胞芯片，并能够把它们植入人体，取代或修正病变组织。 领导这项研究的加州大学机械工程学教授鲍里斯·鲁宾斯基说：“细胞芯片还使科学家在复杂的基因治疗过程中更准确地进行控制，因为他们能够更准确地开启细胞孔。” 鲁宾斯基还说：“我们在生物学领域里引入了工程学的精髓，我们完全可以在不影响周围其它细胞的情况下输入DNA、提取蛋白质以及注射药物。” 该细胞芯片的出现与长期存在的一种理论有关，即一定量的电压能够穿透细胞膜。 多年来，科学家一直在进行用电力轰击细胞试验的遗传研究，希望藉此引入新的疗法和基因物质。研究人员希望能最终制造出与激活不同的身体组织（从肌肉到骨骼到大脑）所需的准确的电压量相调合的细胞芯片。那样的话，将会有数以千计的细胞芯片用来治疗各种类型的疾病。3、用独创技术自行研制的中国第一片应用型基因芯片于近日在第一军医大学正式诞生。 据第一军医大学有关负责人透露，该军医大研制成功的基因芯片，是中国首次应用一种创新的基因片扩增技术，率先攻克了内地同行在基因芯片研究中首先面临的快速经济地搜集数以万数基因探针难题，并巧妙运用新技术手段明显地降低成本。 目前，该芯片已完成实验室工作，即将进入临床验证阶段，如果顺利，用於临床诊断的基因芯片可望不久投入批量生产。但到目前为止，全世界还没有实际用於临床应用诊断的基因芯片生产。 在实验室里，将这几片比大拇指盖稍大的基因芯片，放在检测器上，与之相连的电脑屏幕上立刻出现了纵横交错的红红绿绿荧光点，出现的每个荧光点就是一个基因片断的点阵。只要取病人一滴血放在芯片检测卡上，经过分子杂交后，连上电脑就可以立刻显示出基因变化情况，并通过电脑把基因语言翻译成医生能读得懂的信息，从而对疾病做出准确的诊断。 这种芯片的成功诞生，标志着疾病的诊断由细胞和组织水平推进到基因水平。它们的开发应用将在环境污染控制、动植物检疫、器官移植、产前诊断、药物筛选、药物开发等方面展示出广阔的前景。五、生命科学渐成IT公司关注焦点 人类基因组工作草图绘毕的消息像打开了阿里巴巴宝藏的大门，以基因技术为核心的生命科学市场正吸引着越来越多的淘金者。近来，为这些淘金者生产“铁锨”的资讯科技（IT）公司的积极行动颇为引人注目。1、揭开基因之迷须破译大量数据 人类基因组草图仅仅是读出了“生命之书”，而要真正读懂它，揭示所有基因编码所代表的信息，还必须破译浩如烟海的数据。 在著名的英国桑格中心里，有关人类基因组的数据已经达到22万亿字节，是世界上首屈一指的美国国会图书馆藏书内容的两倍多。据这家中心估计，在未来两至三年内，与人类基因组有关的数据量还将上升到50万亿至100万亿字节。2、生命科学公司10%投资用于开发资讯科技 为了解决处理数据所需的庞大计算能力的问题，世界上最大的12家生命科学公司目前把近10%的科研预算用于资讯科技投资，而且这个比例可能还将增长。 据美国国际商业机器公司（IBM）估计，与生命科学有关的资讯科技市场将在今年达到35亿美元，到2003年达到90亿美元。3、市场潜力巨大 一些著名的IT企业，已将眼光瞄准了这一潜力巨大的市场。例如，IBM已经决定投资1亿美元，用五年时间研制一种名为“蓝基因”的超级电脑。 “蓝基因”的运算能力将是美国现有40台最快的超级电脑运算能力总和的40倍，它主要用于模拟人类蛋白折叠成特殊形状的过程。世界最大的个人电脑制造商美国康柏公司，也垂涎这块“肥肉”。4、康柏趁早下手培养未来客户基础 已经成为生命科学领域电脑服务器主要供应商的康柏公司最近宣布，它将继续投资1亿美元，支持新兴生物技术公司，以培养未来的客户基础。 其实，IT公司还远不止盯着这些近期利益。以基因研究为基础的生物经济可能在新世纪里成为新经济的重要组成部分，对此人们已经达成共识。5、行业标准制定者能享有巨大经济利益 根据以往的经验，率先进入市场的公司大多能够成为行业标准的制定者，这些行业标准往往意味着巨大的经济利益。 今年8月，德国狮生命科学公司的股票上市。由于投资者看中这家公司的基因次序检索系统（SRS）可能成为行业新标准，其股票价格在短短时间里迅速上涨了50%。6、政府支持基因研究 IT公司进军生命科学领域，与各国政府对基因研究的支持密不可分。为了在基因组研究的下一个阶段——分析蛋白质结构的国际竞争中领先，不少国家积极采取措施，促进信息业与生物产业的结合。 例如，日本不久前就组织了“官产学”大联合的“生物产业信息化研究共同体”，参加这个共同体除了制药、食品、生物、化学等与基因科学相关的企业外，还有不少电脑公司。 小结：科学界公认，生物芯片技术将给下个世纪生命科学和医学研究带来一场革命。目前我国科学家正在加速研制这种可能快捷便利提取DNA，查找遗传基因特性的新技术。相信，这一现代生物与高科技联姻的成果将为二十一世纪的发展作出巨大的贡献！