关于基因组叠瓦式设计

最低的探针数目取决于畸变区的大小、做出畸变判断所需的探针数（例如：1，2，3或以上）和实验的整体噪音。DLRSD（derivative log ratio spread, probe-to-probe log ratio noise）质量控制标准是一个对于安捷伦aCGH实验的整体噪音的比较好的估计，这和DNA的质量密切相关。 至于最大探针数，在某一区域放置更多探针并不一定帮助确认小范围的畸变（请参见Ylstra 等人所著的（Nucleic Acids Research, 2006, Vol. 34, No. 2 for a discussion on functional resolution of CGH experiments）。首先，如果创建一个密度极高的设计，它必然包含一些分数较低的探针。安捷伦HD-CGH数据库中的所有探针都有一个预期的表现评分（基于解链温度，GC含量，一个发夹deltaG，序列复杂性，以及衡量与参照基因组的其余部分的相似度的标准）。eArray的成对还原算法（pair-wise reduction algorithm）将基于用户选择的平均高密度探针间距、或者高密度探针总数来选择最佳的探针。在一个密度极高的设计的情况下，成对还原算法将不再能够返回最好的探针，而将返回所有或大部份可用探针。请查看常见问题“什么是CGH探针评分？”来获取更多信息。

此外，密度极高的设计有可能使杂交产生不良的结果。安捷伦标准DNA标记流程，产生大约200nt的DNA判断。在一个密度极高的设计情况下，阵列上的探针将相互竞争相同的杂交片段。 在一小片区域放置过多探针将降低的信号的强度，可能产生有噪声的数据。安捷伦不建议使用低于150 - 200bp的探针间距。

下图的示例是使用高密度查找或基因组叠瓦式设计而获取的不同密度探针的CGH数据。间距为200bp的高密度查找获得的探针，产生的对数比非常接近于预期值-1

使用“基因组叠瓦式设计”而产生的探针，全面的来看，表现会劣于安捷伦HD-CGH数据库中的探针。 安捷伦非常强烈的建议您使用安捷伦的HD -CGH探针数据库，而不是“基因组叠瓦式设计”选项。仅对于那些数据库中没有足够的高密度探针可用的区域，可以考虑“基因组叠瓦式设计”。

数据库中的所有高密度探针（除了没有最优解链温度optimal-Tm探针可用的区域），都已经进行了解链温度匹配，并有预期的表现评分（基于解链温度，GC含量，一个发夹deltaG，序列复杂性，以及衡量与参照基因组的其余部分的相似度的标准）。eArray的成对还原算法（pair-wise reduction algorithm）将基于用户选择的平均高密度（HD）探针间距每间隔或高密度（HD）探针总数来选择最佳的高清探针。此外，高密度探针可以通过解链温度筛选器、相似度筛选器（非独特探针筛选器，完全匹配筛选器，相似度评分筛选器）来进行筛选，或者，目录探针可以被优先选择。 相反，在“基因组叠瓦式设计”中，探针被随机选择，基于探针间隔而不是性能。 唯一能够提高性能的选项，只是探针修剪和跳过重复区域。

下图表示安捷伦的HD-CGH探针的CGH数据和“基因组叠瓦式设计”探针的CGH数据。相比于“基因组叠瓦式设计”探针，HD-CGH探针的中位log2比率曲线 更贴近预期值-1，并在与“基因组叠瓦式设计”探针比较时具有偏差较小。

• 对于使用安捷伦的HD - CGH探针数据库选择的探针：

数据库中所有避免重复区域高密度探针都是解链温度匹配的（除了在某些区域内没有最佳解链温度探针存在），并有预期的表现评分（基于解链温度，GC含量，一个发夹deltaG，序列复杂性，以及衡量与参照基因组的其余部分的相似度的标准）。 eArray的成对还原算法（pair-wise reduction algorithm）将基于用户选择的平均高密度（HD）探针间距每间隔或高密度（HD）探针总数来选择最佳的高清探针。此外，高密度探针可以通过解链温度筛选器、相似度筛选器（非独特探针筛选器，完全匹配筛选器，相似度评分筛选器）来进行筛选，或者，目录探针可以被优先选择。

• 对于使用基因组叠瓦式设计来选择的探针：

GC丰富，高解链温度，以及重复区域的探针是个大问题。在基因组叠瓦式设计中能够提升探针表现的唯一选择，是探针修剪和跳过重复区域。新的探针集合可以进一步改善，通过筛选出高解链温度或GC丰富的探针。解链温度和GC％可从eArray下通过“探针”标签下的“评分自定义探针”功能来实现。然后可以通过搜索筛选出的探针ID，来创建一个新的探针组。