Secuenciación de ARN Vs. Microarrays

Este cambio tecnológico en el perfil de expresión génica no es una sorpresa, teniendo en cuenta lo que permite el RNA-seq:

• detección de genes nuevos y no anotados
• detección de alteraciones a nivel de secuencia (mutaciones de región codificante, fusiones de genes, eventos de edición A-a-I)
• detección de eventos de empalme alternativos, incluso nuevos, a diferencia de los microarrays estándar
• un rango dinámico más amplio, ajustable mediante el control de la profundidad de secuenciación
• perfil de expresión de organismos no de referencia (menos sencillo pero), y así sucesivamente.

En la mayoría de los casos, obtener el perfil de expresión de su muestra seguiría siendo un poco más barato utilizando microarrays en lugar de secuenciar ARN, la diferencia está en el rango de 50 a 100 EUR/USD por muestra. Sin embargo, los beneficios del ARN-seq pueden superar fácilmente el costo adicional.

A pesar de esto, los microarrays no han desaparecido por completo. Analizamos regularmente los datos de expresión de microarrays para nuestros clientes (aunque no tanto como RNA-seq). Los investigadores que planifican mediciones de expresión todavía a menudo nos preguntan qué tecnología usar.

La verdadera pregunta aquí es: ¿cuándo, si es que alguna vez, tiene sentido usar microarrays en lugar de secuenciar ARN?

a Veces, tiene sentido. Es posible que tenga una buena razón para atenerse a los microarrays, si 1) ninguno de los parámetros enumerados anteriormente es crítico, y / o 2) se aplica uno de los siguientes:

• utiliza una prueba de diagnóstico basada en microarrays con utilidad clínica comprobada,
• tiene un gran número de muestras y el costo es crítico,
• desea poder comparar los perfiles de expresión directamente con otro conjunto de datos de microarrays de la misma plataforma de matrices, o
• tiene un flujo de trabajo de microarrays en ejecución interno (o con socios de confianza) desde la recopilación de muestras hasta el análisis de datos con el que está satisfecho

desde el punto de vista de un bioinformático que tal vez desee considerar: si tiene un investigador en su equipo que usará los datos para aprender bioinformática, solo recuerde que el análisis de datos de RNA-seq es definitivamente una habilidad más útil en la actualidad (¡y en el futuro!) laboratorios que análisis de microarrays.

Las listas anteriores deben ayudarlo a tomar la decisión de ARN-seq vs.microarray. Sin embargo, siempre vale la pena tener una discusión con un proveedor de bioinformática o de medición para seleccionar la plataforma que mejor se adapte a su material biológico, preguntas de investigación y presupuesto.

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