RNA-Sequenzierung vs. Microarrays

Dieser technologische Wechsel in der Genexpressionsprofilierung ist keine Überraschung, wenn man bedenkt, was RNA-seq ermöglicht:

• Detektion neuartiger, nicht notierter Gene
• Detektion von Veränderungen auf Sequenzebene (kodierende Regionsmutationen, Genfusionen, A-zu-I-Editierereignisse)
• Detektion alternativer Spleißereignisse, auch neuartiger, im Gegensatz zu Standard-Microarrays
• ein breiterer Dynamikbereich, einstellbar durch Steuerung der Sequenziertiefe
• Expressionsprofilerstellung von Nicht-Referenzorganismen (weniger einfach, aber machbar!), und so weiter.

In den meisten Fällen wäre das Erhalten des Expressionsprofils Ihrer Probe mit Microarrays anstelle der RNA-Sequenzierung immer noch etwas billiger, der Unterschied liegt im Bereich von 50 bis 100 EUR / USD pro Probe. Die Vorteile von RNA-seq können jedoch die zusätzlichen Kosten leicht überwiegen.

Trotzdem sind Microarrays nicht vollständig verschwunden. Wir analysieren regelmäßig Microarray-Expressionsdaten für unsere Kunden (wenn auch nicht so viel wie RNA-seq). Forscher, die Expressionsmessungen planen, fragen immer noch oft nach unserer Meinung, welche Technologie verwendet werden soll.

Die eigentliche Frage ist hier: wann, wenn überhaupt, ist es sinnvoll, Microarrays anstelle von RNA-Sequenzierung zu verwenden?

Manchmal macht es Sinn. Möglicherweise haben Sie einen guten Grund, sich an Microarrays zu halten, wenn 1) keiner der oben aufgeführten Parameter kritisch ist und / oder 2) einer der folgenden zutrifft:

• Sie verwenden einen Microarray-basierten Diagnosetest mit nachgewiesenem klinischem Nutzen,
• Sie haben eine große Anzahl von Proben und die Kosten sind kritisch,
• Sie möchten die Expressionsprofile direkt mit einem anderen Microarray-Datensatz derselben Array-Plattform vergleichen können, oder
• Sie haben einen internen Microarray-Workflow (oder mit vertrauenswürdigen Partnern) von der Probensammlung bis zur Datenanalyse, mit dem Sie zufrieden sind

Schließlich ein Punkt aus der Sicht eines Bioinformatikers, die Sie vielleicht in Betracht ziehen möchten: wenn Sie einen Forscher in Ihrem Team haben, der die Daten zum Erlernen der Bioinformatik verwendet, denken Sie daran, dass die RNA-Seq-Datenanalyse definitiv eine nützlichere Fähigkeit in der modernen (und zukünftigen!) als Microarray-Analyse.

Die obigen Listen sollen Ihnen helfen, die Entscheidung zwischen RNA-seq und Microarray zu treffen. Es lohnt sich jedoch immer, ein Gespräch mit einem Bioinformatiker oder Messdienstleister zu führen, um die Plattform auszuwählen, die am besten zu Ihrem biologischen Material, Ihren Forschungsfragen und Ihrem Budget passt.

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