生物通報道：自二十世紀九十年代中期以來，芯片就一直是基因組表達分析的中堅力量。在這一技術(shù)最輝煌的時期，準備研究基因表達模式的人都會想到使用芯片。不過隨著測序成本的直線下降，RNA測序（RNA-seq）成為了越來越受歡迎的轉(zhuǎn)錄組分析方法。

DNA芯片上排列著大量的核酸探針，可以代表生物的整個基因組或部分基因組，比如外顯子、miRNA、單核苷酸多態(tài)性SNP等等。用芯片分析基因表達需要抽提RNA，將其反轉(zhuǎn)錄為cDNA，然后進行熒光標記。芯片上各點的信號強弱，代表了該探針目的基因的表達量。

RNA-seq主要是將RNA轉(zhuǎn)化為cDNA文庫，然后進行直接測序。雖然處理原始數(shù)據(jù)比較麻煩，但RNA-seq能夠做得到芯片做不到的事。RNA-seq可以揭示未知的轉(zhuǎn)錄本、基因融合和遺傳多態(tài)性，而芯片只能檢出明確的已知目標。在測序深度足夠的情況下，RNA-seq在高豐度和低豐度轉(zhuǎn)錄本檢測中都比芯片有效。

不過由于芯片可以快速分析大量樣本，該技術(shù)在這方面還將繼續(xù)占據(jù)統(tǒng)治地位，FDA國家毒理學研究中心的Weida Tong指出。不過，科學研究最終將完全轉(zhuǎn)向RNA-seq，Tong說。在此之前，芯片和RNA-seq數(shù)據(jù)應(yīng)當更加兼容，RNA-seq數(shù)據(jù)的分析和儲存必須進一步簡化。“這就像是臨產(chǎn)前的陣痛期，”Tong說�！耙坏┩瓿蛇@個痛苦的過程，大家就能真正享受到技術(shù)帶來的福利。”

The Scientist雜志與多位專家共同探討了從芯片到RNA-seq的過渡，希望幫助研究者們順利度過這段艱難的轉(zhuǎn)型期，最終實現(xiàn)華麗轉(zhuǎn)身。

通向全新世界

芯片分析依賴于已知的基因組信息，這也是該技術(shù)的最大局限。顯然，在探索性研究和非模式生物研究中，RNA-seq才是真正的大贏家。RNA-seq的轉(zhuǎn)錄組分析是無偏好的，可以揭示新剪接點、小RNA以及芯片漏掉的新基因。

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“與芯片探針不同，RNA測序不需要預(yù)先知道序列信息，”安捷倫科技公司的Kevin Poon說，“因此它是一個理想的研發(fā)平臺，能夠獲得轉(zhuǎn)錄本序列并在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)突變和融合轉(zhuǎn)錄本�！�

改用RNA-seq的研究者們往往是“看到了芯片無法檢出的生物學信息，”賽默飛世爾公司的Anup Parikh指出。舉例來說，南佛羅里達大學（USF）Christina Richards實驗室的研究生Mariano Alvarez正在研究2010墨西哥灣漏油事件對當?shù)刂参锏挠绊憽Ｋ麄冏畛跏怯眯酒�在評估基因表達，但現(xiàn)在他們已經(jīng)引入了RNA測序數(shù)據(jù)，以獲得更為豐富的信息。

沒有底線的檢測

芯片檢測的動態(tài)范圍比較窄，在轉(zhuǎn)錄本豐度很低的情況下，RNA-seq才是你正確的選擇。Tong及其同事去年用Illumina RNA-seq平臺和Affymetrix芯片，評估了大鼠肝臟在藥物處理下的基因表達改變。他們發(fā)現(xiàn)，在檢測豐度較高的基因時，RNA-seq和芯片的結(jié)果基本一致。但在檢測表達水平低的基因時，RNA-seq更加準確。這一結(jié)論也得到了其他一些研究的支持。

造成這種差異的主要原因是，當基因低水平表達時，芯片中結(jié)合探針的cDNA發(fā)出較弱的熒光，難以壓倒背景熒光。對于RNA-seq而言，覆蓋度越高能檢測的轉(zhuǎn)錄本水平就越低，沒有絕對的下限。當然，RNA-seq也沒有絕對的檢測上限。而芯片在檢測表達量很高的基因時，可能會出現(xiàn)飽和。（延伸閱讀：亂花漸欲迷人眼，RNA-seq工具面面觀）

生命力依然頑強

盡管RNA-seq有許多優(yōu)勢，但許多研究者還是在繼續(xù)使用芯片，尤其是樣本量比較大的研究。芯片在臨床研究中也很吃香，因為它的數(shù)據(jù)處理又快又簡單。“芯片能提供高度一致的數(shù)據(jù)，分析軟件也相當成熟，”Poon說。“通過分析成百上千的樣本，基因和miRNA的表達特征已經(jīng)被賦予了臨床上的診斷價值。”

“我會一直使用芯片，”MitoGenetics公司的Kirk Mantione說�！拔抑�道要做些什么，結(jié)果也更容易解讀。”

Mantione使用芯片對自己開發(fā)的藥物進行評估，在細胞系和動物中分析這些藥物對基因表達的影響。芯片可以快速給出結(jié)果，展示藥物對特定基因的作用。不過Mantione也希望用RNA-seq研究那些還不成熟的生物模型，或者尋找之前沒有發(fā)現(xiàn)的轉(zhuǎn)錄本多態(tài)性。

有時候，人們繼續(xù)使用芯片只是因為想要對新數(shù)據(jù)和舊數(shù)據(jù)進行比較，如果所有的數(shù)據(jù)都是以同樣的方式獲得的，比較起來自然更為容易。

Affymetrix公司建議大家先用芯片快速篩查大量樣本，然后用這些結(jié)果指導(dǎo)RNA-seq。此外，芯片也可以用來驗證RNA-seq的數(shù)據(jù)。

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（未完待續(xù)）