主要观点总结
本章介绍了用于研究癌症分子谱的主要高通量技术，包括微阵列、NGS、MS和细胞表型分析。这些技术为揭示癌症的复杂性和异质性提供了见解，有助于更深入地理解肿瘤进展和肿瘤分类。重点介绍了微阵列技术的基本原理和应用，NGS技术的优势和在肿瘤学中的应用，以及MS和细胞表型分析在系统生物学和药物发现中的价值。尽管这些技术提供了丰富的信息，但数据处理仍然是挑战，需要复杂的数学和统计方法。
关键观点总结
关键观点1: 微阵列技术
微阵列技术用于研究预先已知的寡核苷酸序列或蛋白质，在理解肿瘤进展和分类方面提供了显著改进。
关键观点2: NGS技术
NGS技术能够破译基因组的先前未知特征，显著增加了对癌症及癌细胞分子研究的可能性，优于微阵列在灵敏度方面的应用。
关键观点3: MS和细胞表型分析
MS和细胞表型分析是系统生物学和药物发现中非常有价值的技术，提供了从细胞群体到单细胞行为和组织的研究可能性。
关键观点4: 高通量技术的发展
技术进步提供了从分子成分及其相互作用到单细胞行为和组织的研究可能性，但仍需要复杂的数学和统计方法进行数据处理。
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第 03 章 实验性高通量癌症研究技术 目录 目录 前言 3.1 微阵列（Microarrays） 3.1.1 微阵列设计的基本原理 3.1.2 基于微阵列实验的 DNA 拷贝数研究 3.1.3 基于微阵列实验的 LOH 研究 3.1.4 基于微阵列实验的 RNA 研究 3.1.5 DNA-蛋白质相互作用研究 3.1.6 DNA 甲基化 3.2 新兴测序技术 3.2.1 高通量测序的基本原理 3.2.2 基于扩增的高通量测序原理 3.2.3 单分子测序的原理 3.2.4 定向测序 3.2.5 高通量测序在肿瘤学中的应用 3.2.6 向单细胞测序发展 3.3 染色体构象捕获 3.4 大规模蛋白质组学 3.4.1 基于微阵列的蛋白质组学 3.4.2 质谱蛋白质组学 3.4.3 蛋白质-蛋白质相互作用 3.5 细胞表型分析 3.6 结论 练习 要点 前言 第 2 章 描述了当正常细胞转化为癌细胞时，在不同分子水平上发生的一系列失调现象。突变（mutations）的逐步累积以及在肿瘤进展（tumour progression）过程中发生的事件会
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