Fő különbség - Microarray vs RNS szekvenálás
A transzkriptóma a sejtben jelen lévő RNS teljes tartalmát képviseli, beleértve az mRNS-t, az rRNS-t, a tRNS-t, a lebontott RNS-t és a nem lebomlott RNS-t. A transzkriptum profilozása fontos folyamat a sejtek megértésének megértése érdekében. Számos fejlett módszer létezik a transzkriptóm profilozásra. A mikroszkóp és az RNS szekvenálás a transzkriptóm elemzésére kifejlesztett kétféle technológia. A legfontosabb különbség a mikroarray és az RNS szekvenálás között az, hogy a microarray az előre tervezett jelölt próbák és a cDNS szekvenciák hibridizációs potenciálján alapul, míg az RNS szekvenálás a cDNS szálak közvetlen szekvenálásán alapul fejlett szekvenálási technikákkal, például NGS-sel. A mikroray-t a szekvenciák előzetes ismereteivel, az RNS-szekvenálást pedig a szekvenciák előzetes ismerete nélkül hajtjuk végre.
TARTALOM
1. Áttekintés és kulcsfontosságú különbségek
2. Mi a Microarray
3. Mi az RNS szekvencia
4. Egymás melletti összehasonlítás - Microarray vs RNS szekvencia
5. Összefoglalás
Mi az a Microarray?
A Microarray egy robusztus, megbízható és nagy áteresztőképességű módszer, amelyet a tudósok transzkriptóm profilozáshoz használnak. Ez a legnépszerűbb megközelítés az átiratok elemzéséhez. Ez egy olcsó módszer, amely a hibridizációs próbáktól függ.
A technika az mRNS kivonásával kezdődik a mintából és a cDNS könyvtár összeállításával a teljes RNS-ből. Ezután egy szilárd felületen (foltmátrix) fluoreszcensen jelölt előre tervezett próbákkal keverjük össze. A kiegészítő szekvenciák hibridizálódnak a mikroarray jelölt próbáival. Ezután a microarray-t mossuk és szűrjük, és a képet számszerűsítjük. Az összegyűjtött adatokat elemezni kell a relatív kifejezésprofilok megszerzéséhez.
A mikroarray szondák intenzitását feltételezzük, hogy arányos a mintában lévő átiratok mennyiségével. A technika pontossága azonban a tervezett próbáktól, a szekvencia előzetes ismeretétől és a próbák hibridizációs affinitásától függ. Ezért a mikroarray technológiának vannak korlátai. Microarray technika nem hajtható végre alacsony bőségű átírásokkal. Nem sikerül megkülönböztetni az izoformákat és azonosítani a genetikai variánsokat. Mivel ez a módszer a próbák hibridizációjától függ, a hibridizációval kapcsolatos néhány probléma, például kereszt-hibridizáció, nem-specifikus hibridizáció stb., Felmerül a mikroarray technikában.
01. ábra: Microarray
Mi az RNS szekvenálás?
Az RNS puskás szekvenálás (RNS szekvencia) egy nemrégiben kifejlesztett teljes transzkriptóm szekvenálási technika. Ez egy gyors és nagy áteresztőképességű módszer a transzkriptóm profilozásra. Közvetlenül számszerűsíti a gének expresszióját, és a transzkriptóm mély vizsgálatát eredményezi. Az RNS szekvencia nem függ az előre tervezett próbáktól vagy a szekvenciák előzetes ismeretétől. Ezért az RNS seq módszer nagy érzékenységgel rendelkezik és képes új gének és genetikai variánsok kimutatására.
Az RNS szekvenálási eljárást több lépésben hajtják végre. A sejt teljes RNS-ét el kell különíteni és fragmentálni kell. Ezután reverz transzkriptáz alkalmazásával cDNS könyvtárat kell készíteni. Minden cDNS-szálat adapterekkel kell ligálni. Ezután a ligált fragmenseket fel kell erősíteni és meg kell tisztítani. Végül NGS módszerrel el kell végezni a cDNS szekvenálását.
02. ábra: RNS szekvenálás
Mi a különbség a Microarray és az RNS szekvenálás között?
Különböző cikk a táblázat előtt
Microarray vs RNS szekvenálás |
|
A Microarray egy robusztus, megbízható, nagy teljesítményű módszer. | Az RNS szekvenálás pontos és nagy áteresztőképességű módszer. |
Költség | |
Ez olcsó módszer. | Ez drága módszer. |
Nagyszámú minta elemzése | |
Ez megkönnyíti a nagyszámú minta egyidejű elemzését. | Ez megkönnyíti a nagyszámú minta elemzését. |
Adatelemzés | |
Az adatelemzés összetett. | Ezzel a módszerrel több adat keletkezik; ennélfogva a folyamat összetettebb. |
A szekvenciák előzetes ismerete | |
Ez a módszer hibridizációs próbákon alapul, ezért szükséges a szekvenciák előzetes ismerete. | Ez a módszer nem függ a korábbi szekvencia ismeretektől. |
Szerkezeti variációk és újszerű gének | |
Ez a módszer nem képes kimutatni a szerkezeti variációkat és az új géneket. | Ez a módszer olyan strukturális variációkat képes kimutatni, mint a génfúzió, az alternatív splicing és az új gének. |
Érzékenység | |
Ez nem képes kimutatni az izoformák expressziójának különbségeit, ezért ennek érzékenysége korlátozott. | Ennek nagy az érzékenysége. |
Eredmény | |
Ez csak relatív expressziós szinteket eredményezhet. Ez nem adja meg a génexpresszió abszolút számszerűsítését. | Abszolút és relatív kifejezési szinteket ad meg. |
Adatok újbóli elemzése | |
Ezt újra kell futtatni az újraelemzéshez. | A szekvenálási adatok újraelemezhetők. |
Konkrét személyzet és infrastruktúra iránti igény | |
A mikrorajzoláshoz nincs szükség speciális infrastruktúrára és személyzetre. | Az RNS szekvenálásához szükséges sajátos infrastruktúra és személyzet. |
Technikai problémák | |
A microarray technikának olyan technikai kérdései vannak, mint a kereszt-hibridizáció, a nem specifikus hibridizáció, az egyes próbák korlátozott detektálási aránya stb. | Az RNS seq technika elkerüli azokat a technikai kérdéseket, mint a kereszt-hibridizáció, a nem specifikus hibridizáció, az egyes próbák korlátozott detektálási aránya stb. |
Elfogultságok | |
Ez elfogult módszer, mivel a hibridizációtól függ. | Az elfogultság alacsony a mikroarray-hez képest. |
Összegzés - Microarray vs RNS szekvenálás
A microarray és az RNS szekvenálási módszerek nagy áteresztőképességű platformok, amelyeket transzkriptóm profilozásra fejlesztettek ki. Mindkét módszer olyan eredményeket hoz, amelyek szoros összefüggésben vannak a génexpressziós profilokkal. Az RNS-szekvenálásnak azonban előnyei vannak a génexpresszió-elemzés mikroarrayjével szemben. Az RNS szekvenálás érzékenyebb módszer az alacsony bőségű transzkriptumok kimutatására, mint a mikroarray. Az RNS szekvenálás lehetővé teszi az izoformák megkülönböztetését és a génvariánsok azonosítását is. Ugyanakkor a legtöbb kutató a mikroray-t választja, mivel az RNS-szekvenálás új és drága technika, amely tárolja a kihívásokat és az összetett adatelemzést.