[发明专利]设计用于与多核酸生物标志物结合的人工碱基序列以及使用所述人工碱基序列的多核酸探针的方法

说明书

本发明涉及包含单核苷酸序列的多核酸探针，所述单核苷酸序列与用于检测多种核酸的生物标志物结合。通过本发明所述的设计人工核苷酸序列的方法设计的人工核苷酸序列显示出与所有模拟物更好的杂交反应性，并且包含人工核苷酸序列的多核酸探针被设计成使得单个诊断探针能够同时结合多种类型的具有意义的核酸，以检测样品中的整体表达产物。相应地，本申请使用单个诊断探针可实现核酸生物标志物的超多重诊断，由此可以提高诊断能力并且可以显著降低检查成本。

技术领域

本发明涉及设计与用于检测多种核酸的生物标志物结合的单核苷酸序列，以及包含所述单核苷酸序列的多核酸探针。

背景技术

基因检测可以确认或排除有疾病症状的患者中的疑似遗传病，还可通过检测导致疾病的基因突变来预测增加疾病发生可能性和风险的疾病。据报道，这种基因检测可通过帮助预防、早期诊断、治疗和管理疾病来降低疾病发病率和死亡率。

可在人体内任何组织上进行基因检测，前提是人体内所有细胞在遗传上都是相同的，但基因检测可以最容易用从血液中提取的核酸进行。

核酸诊断领域已用于确定单核苷酸多态性(SNP)、检测和鉴定病原菌或病毒、诊断遗传疾病等。因此，已经提出了许多快速和准确检测特定核酸的方法，并且许多与其相关的研究仍在进行中(W.Shen等人，2013,Biosen.and Bioele.,42:165-172.；M.L.Ermini等人，2014,Biosen.and Bioele.,61:28-37.；K.Chang等人，2015,Biosen.and Bioele.,66:297-307.)。用于检测特定核酸的最常见方法包括:使用聚合酶链式反应(PCR)的方法；多重聚合酶链反应(多重PCR)方法；以及SNPlex、GoldenGate测定和分子倒置探针(molecularinversion probes)(MIP)，所述技术是能够通过使用普通引物同时扩增多个核酸而不使用多重聚合酶链式反应来实现高通量分析的技术。

近年来，已开发了由能够与待检测的靶核酸互补结合的核苷酸序列组成的核酸探针。核酸探针是测量与生物样品杂交的生物标志物的方法，同时检测多种生物标志物的方法基本上用于增加疾病诊断和预后预测的重要性。常规方法是使用能够与单个核酸生物标志物互补结合的多个核苷酸序列进行多重诊断的方法。

然而，多重诊断的成本非常高，因此这种常规方法具有局限性，因为难以在早期使用，并且难以进行连续监测和预后观察。例如，在BRCA1和BRCA2(它们是代表性乳腺癌生物标志物)的情况下，在实际患者组中发现突变的概率较低，约为13.9％(Journal of theKorean Society for Radiation Oncology)，而在用于精确诊断的商购可得的诊断试剂盒的情况下，有可能同时诊断平均约10种不同的遗传因子，但每次诊断试验的成本为3000美元或更多，因此预防性诊断和连续监测受到严重限制。

同时，k均值聚类算法属于聚类方法中的划分方法。划分(Partitioning)是将给定的数据集分成几个组的方法。例如，当假设输入n个数据对象时，划分方法将输入数据划分为k个组，其中k小于或等于数据对象n的数量(n)。每个划分的组形成簇。也就是说，数据被分成k个组，每个组由一个或多个数据对象组成。以最小化成本函数(诸如基于距离的组之间的相异度(dissimilarity))的方式执行分组的过程，并且在该过程中，同一组中的数据对象之间的相似性增加，并且与其它组中的数据对象的相似性减小。k均值算法将每个组的质心与该组中的数据对象之间的距离的平方和确定为成本函数，并通过在最小化该函数值的方向上更新属于每个数据对象的组来执行聚类。

本发明人努力克服上述缺点，并开发了能够快速且廉价地诊断患者生物样品中可检测核酸生物标志物的整体模式的方法，结果发现，通过使用热力学原理、编译k均值聚类算法和社会网络分析，有可能开发对多种核酸生物标志物具有最佳选择性的人工核苷酸序列建模的方法，并且有可能通过该方法快速且准确地检测多种核酸，从而完成本发明。

公开内容

技术问题