[发明专利]核酸扩增方法无效

专利信息
申请号: 00805887.3 申请日: 2000-05-01
公开(公告)号: CN1346411A 公开(公告)日: 2002-04-24
发明(设计)人: 丹尼尔·迪莱特 申请(专利权)人: 寶酒造株式会社
主分类号: C12Q1/68 分类号: C12Q1/68;C12N15/11;C07H21/02
代理公司: 上海市华诚律师事务所 代理人: 傅强国
地址: 日本国京*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 核酸 扩增 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及基因分析,尤其是涉及基因组分析,具体地说,本发明涉及一种核酸(或目的核苷酸序列)的扩增方法,该方法通常被用于测序,尤其是基因组的测序中。

背景技术

DNA自动序列分析方法的发展及生物信息学的发展,给生物学和医学带来了革新,并将其引入到基因组学新领域——基因和基因组的研究。这些技术被用于破译许多细菌(5,7,9,10,20),古细菌(3)及真核生物的全基因组(6,11)。

较大基因(包括人类基因组)的传统测序方法是采用一种三阶段各个击破“divide-and-conquer”战略(29)。

第一阶段是构建被研究若干生物体的DNA克隆库,先随机将DNA切割成为片断,再按片断的大小不同将它们分类,然后将片断插入到合适的载体中,这些载体具有在酵母或细菌宿主中增殖的能力。

第二阶段包括:(a)在重叠的酵母或细菌人工染色体(YAC或BAC)克隆上,通过识别共有的染色体界标,构建一个低分辨率的物理图谱。举例说,这些界标可能是能被多聚酶链反应(PCR)扩增的唯一位点(序列标志位点即STSs),或限制性内切酶酶切消化位点;(b)通过随机将YAC或BAC亚克隆到粘粒载体,并识别它们的界标、重叠序列,构建(已知序列的)高分辨率图谱。

第三阶段即最后阶段:选择一套重叠度最小的粘粒克隆,随机切割成小片段,将其亚克隆到M13噬菌体或质粒载体中。在每一个粘粒中,可测得约800个M13噬菌体克隆,并将其组装构成40kbp的粘粒插入片段。这种随机方法(即鸟枪法)的测序结果冗余度极高,约为实际核苷酸量的八倍。

由于“divide-and-conquer”方法的复杂且价格昂贵,人们开始研究发展一些新方法。基因组研究所(TIGR)首先创用大碱基(Mbp)基因组的直接鸟枪测序法。在这种方法中,染色体DNA的小片段被直接克隆到M13载体中。克隆被随机排列并直接组装成染色体序列。这个全基因随机测序技术被用于许多细菌和古细菌的基因测序,包括流感嗜血杆菌(Haemophilus influenzae)(9)的1.9Mbp基因组。生殖支原体(Mycoplasmagenitalium)(10)的0.58Mbp基因组,和詹氏甲烷球菌(Methanococcus jannaschii)(3)的1.66Mbp基因组。这一方法不需要任何现有的物理图谱,能显著减少完成测序所需的每一碱基对成本。然而,同所有的随机测序方法一样,其根本问题是需要有一个较高的序列冗余度。换句话说,在毗连序列群(sequence contigs)即序列对比群(clusters of alignedsequence)构建之前,用计算机排序方法测得每个核苷酸的量是核苷酸本身的许多倍。例如,H.influenzac基因组用原始的鸟枪法组装,除需要生成11.6Mbp随机序列外(大于基因组总量的6倍),还包含140个需要大量人工填补的重叠群缺口(9)。

对随机鸟枪测序法的固有的低效性的一种替代方法是引物步进法(primer walking)(25)。在这个过程中,利用根据已知序列设计的一个引物,将序列信息延伸到未知的旁侧序列区域。这个新序列信息可用来设计下一个引物。这个过程不断继续,直到确定了目的区域的全部序列。尽管引物步进法对于大规模测序项目似乎很具有吸引力,但费时较长,且每隔400—500碱基要合成单个引物,其代价是昂贵的,因此这个方法实际上行不通。利用一个合成前的短引物库,可不需要合成每一个新引物。可惜,库中相关短引物的数量极大,例如,一个完整八聚体库包含有65,536个引物,一个完整十聚体库含有上百万个单引物。

有两个基本解决方法可使引物步进法可行,并不需要合成较大引物库。第一个方法是,选用有用的八聚体、九聚体或十聚体的最优化小组,来缩小引物库(4、12、24、26)。第二个方法是采用连接6单体的序贯引物延伸方法(SPEL-6),将至少三个邻近的互补六聚体(即从全套的4096个六聚体或1024个单一变性六聚体中提取出来)退火到单链DNA模板上,组装成大引物(18bp或更长)。退火六聚体通过连接反应连接,进行一个标准测序反应(15—19、27),以上述这个方法为基础,发展了一系列相关技术,包括利用六聚体但不需要连接反应(21、22),或以自我互补的六聚体链(8)的连接反应为基础,

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