ARN-séquençage Vs Microarrays

Ce changement technologique dans le profilage de l’expression génique n’est pas une surprise, compte tenu de ce que permet l’ARN-seq:

• détection de gènes nouveaux et non notés
• détection d’altérations au niveau de la séquence (mutations de régions codantes, fusions de gènes, événements d’édition A-à-I)
• détection d’événements d’épissage alternatifs, même nouveaux, contrairement aux puces standard
• une plage dynamique plus large, réglable en contrôlant la profondeur de séquençage
• profilage d’expression d’organismes non de référence (moins simple mais réalisable!), et ainsi de suite.

Dans la plupart des cas, obtenir le profil d’expression de votre échantillon serait encore un peu moins cher en utilisant des puces à puces au lieu du séquençage de l’ARN, la différence étant de l’ordre de 50 à 100 EUR / USD par échantillon. Cependant, les avantages de l’ARN-seq peuvent facilement l’emporter sur le coût supplémentaire.

Malgré cela, les puces n’ont pas complètement disparu. Nous analysons régulièrement les données d’expression des puces pour nos clients (mais pas autant que l’ARN-seq). Les chercheurs qui planifient des mesures d’expression demandent encore souvent notre avis sur la technologie à utiliser.

La vraie question ici est: quand, si jamais, est-il logique d’utiliser des puces à puces au lieu du séquençage de l’ARN?

Parfois, cela a du sens. Vous pourriez avoir une bonne raison de vous en tenir aux puces à puces, si 1) aucun des paramètres énumérés ci-dessus n’est critique et/ou 2) l’une des conditions suivantes s’applique:

• vous utilisez un test de diagnostic à base de puces dont l’utilité clinique a été prouvée,
• vous disposez d’un grand nombre d’échantillons et le coût est critique,
• vous souhaitez pouvoir comparer les profils d’expression directement avec un autre ensemble de données de puces de la même plate-forme de matrices, ou
• vous disposez d’un flux de travail de puces en cours d’exécution en interne (ou avec des partenaires de confiance), de la collecte d’échantillons à l’analyse de données dont vous êtes satisfait

Enfin, un point du point de vue d’un bioinformaticien que vous voudrez peut-être considérer: si vous avez un chercheur dans votre équipe qui utilisera les données pour apprendre la bioinformatique, n’oubliez pas que l’analyse des données ARN-seq est certainement une compétence plus utile dans le monde moderne (et futur!) laboratoires que l’analyse de microréseaux.

Les listes ci-dessus devraient vous aider à prendre la décision ARN-seq vs microarray. Cependant, il est toujours avantageux d’avoir une discussion avec un bioinformaticien ou un fournisseur de mesures afin de sélectionner la plateforme qui correspond le mieux à votre matériel biologique, à vos questions de recherche et à votre budget.

En savoir plus sur le modèle de service ou contactez-nous pour savoir comment nous pouvons vous aider!