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从芯片到RNA-seq的转型之路

【字体: 时间:2015年06月10日 来源:生物通

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  自二十世纪九十年代中期以来,芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。不过随着测序成本的直线下降,RNA测序(RNA-seq)成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。The Scientist杂志与多位专家共同探讨了从芯片到RNA-seq的过渡,希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期,最终实现华丽转身。

生物通报道:自二十世纪九十年代中期以来,芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。在这一技术最辉煌的时期,准备研究基因表达模式的人都会想到使用芯片。不过随着测序成本的直线下降,RNA测序(RNA-seq)成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。

DNA芯片上排列着大量的核酸探针,可以代表生物的整个基因组或部分基因组,比如外显子、miRNA、单核苷酸多态性SNP等等。用芯片分析基因表达需要抽提RNA,将其反转录为cDNA,然后进行荧光标记。芯片上各点的信号强弱,代表了该探针目的基因的表达量。

RNA-seq主要是将RNA转化为cDNA文库,然后进行直接测序。虽然处理原始数据比较麻烦,但RNA-seq能够做得到芯片做不到的事。RNA-seq可以揭示未知的转录本、基因融合和遗传多态性,而芯片只能检出明确的已知目标。在测序深度足够的情况下,RNA-seq在高丰度和低丰度转录本检测中都比芯片有效。

不过由于芯片可以快速分析大量样本,该技术在这方面还将继续占据统治地位,FDA国家毒理学研究中心的Weida Tong指出。不过,科学研究最终将完全转向RNA-seqTong说。在此之前,芯片和RNA-seq数据应当更加兼容,RNA-seq数据的分析和储存必须进一步简化。“这就像是临产前的阵痛期,”Tong说。“一旦完成这个痛苦的过程,大家就能真正享受到技术带来的福利。”

The Scientist杂志与多位专家共同探讨了从芯片到RNA-seq的过渡,希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期,最终实现华丽转身。

通向全新世界

芯片分析依赖于已知的基因组信息,这也是该技术的最大局限。显然,在探索性研究和非模式生物研究中,RNA-seq才是真正的大赢家。RNA-seq的转录组分析是无偏好的,可以揭示新剪接点、小RNA以及芯片漏掉的新基因。

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“与芯片探针不同,RNA测序不需要预先知道序列信息,”安捷伦科技公司的Kevin Poon说,“因此它是一个理想的研发平台,能够获得转录本序列并在此基础上发现突变和融合转录本。”

改用RNA-seq的研究者们往往是“看到了芯片无法检出的生物学信息,”赛默飞世尔公司的Anup Parikh指出。举例来说,南佛罗里达大学(USFChristina Richards实验室的研究生Mariano Alvarez正在研究2010墨西哥湾漏油事件对当地植物的影响。他们最初是用芯片在评估基因表达,但现在他们已经引入了RNA测序数据,以获得更为丰富的信息。

没有底线的检测

芯片检测的动态范围比较窄,在转录本丰度很低的情况下,RNA-seq才是你正确的选择。Tong及其同事去年用Illumina RNA-seq平台和Affymetrix芯片,评估了大鼠肝脏在药物处理下的基因表达改变。他们发现,在检测丰度较高的基因时,RNA-seq和芯片的结果基本一致。但在检测表达水平低的基因时,RNA-seq更加准确。这一结论也得到了其他一些研究的支持。

造成这种差异的主要原因是,当基因低水平表达时,芯片中结合探针的cDNA发出较弱的荧光,难以压倒背景荧光。对于RNA-seq而言,覆盖度越高能检测的转录本水平就越低,没有绝对的下限。当然,RNA-seq也没有绝对的检测上限。而芯片在检测表达量很高的基因时,可能会出现饱和。(延伸阅读:乱花渐欲迷人眼,RNA-seq工具面面观

生命力依然顽强

尽管RNA-seq有许多优势,但许多研究者还是在继续使用芯片,尤其是样本量比较大的研究。芯片在临床研究中也很吃香,因为它的数据处理又快又简单。“芯片能提供高度一致的数据,分析软件也相当成熟,”Poon说。“通过分析成百上千的样本,基因和miRNA的表达特征已经被赋予了临床上的诊断价值。”

“我会一直使用芯片,”MitoGenetics公司的Kirk Mantione说。“我知道要做些什么,结果也更容易解读。”

Mantione使用芯片对自己开发的药物进行评估,在细胞系和动物中分析这些药物对基因表达的影响。芯片可以快速给出结果,展示药物对特定基因的作用。不过Mantione也希望用RNA-seq研究那些还不成熟的生物模型,或者寻找之前没有发现的转录本多态性。

有时候,人们继续使用芯片只是因为想要对新数据和旧数据进行比较,如果所有的数据都是以同样的方式获得的,比较起来自然更为容易。

Affymetrix公司建议大家先用芯片快速筛查大量样本,然后用这些结果指导RNA-seq。此外,芯片也可以用来验证RNA-seq的数据。

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(未完待续)

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