日本推理小说家东野圭吾的作品《白金数据》中描述了这样一个未来世界:日本政府秘密建立名为“白金数据”的数据库。该库搜集了全国人民的DNA数据,通过对犯罪分子留在现场的毛发、体液等证物进行比对,警方可以高效、快速、准确锁定真凶。借助“白金数据”的帮助,一个检举率100%、冤案率0%的理想法制社会构建完成。技术的发展可以改变人类的生活,小说的情节虽然是虚构的,但随着技术的不断发展和进步,相信这样的一个未来世界终究会到来。
小说中所谓的DNA技术大概就是DNA芯片技术,芯片技术是基因组表达分析的研究手段。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。
那么DNA芯片技术和RNA测序有啥不一样?
DNA芯片关键是“筛”!
DNA芯片是通过微加工技术,将数以万计、乃至百万计的特定序列的DNA片段(基因探针)有规律地排列固定于2c㎡的硅片、玻片等支持物上,构成一个二维的DNA探针阵列,与电子计算机上的电子芯片十分相似所以被称为基因芯片。通俗地说,DNA芯片就像一块三维的地图,上面各种特异的探针就是不同的地方,你想去哪里就按图索骥找到特定的位置。
基因芯片技术应用领域主要有基因表达谱分析、新基因发现、基因突变及多态性分析、基因组文库作图、疾病诊断和预测、药物筛选、基因测序等。美国总统克林顿在1998年1月的国情咨文中指出:“在未来的12年内,基因芯片将为我们一生的疾病预防指点迷津”。
RNA 测序关键是“测”!
RNA 测序(RNA-seq)即转录组测序技术,就是把mRNA、小RNA和非编码RNA等或者其中一些用高通量测序技术把它们的序列测出来。反映出它们的表达水平。RNA-Seq可进行全基因组水平的基因表达差异研究,具有定量更准确、可重复性更高、检测范围更广、分析更可靠等特点。除了分析基因表达水平,RNA-Seq还能发现新的转录本、SNP和剪接变体,并提供等位基因特异的基因表达。
如果将某一个物种的基因组比喻成该物种的“生命的读本(book of life)”,那么转录组就可比作“生命杂志(newsstand of life)”。RNA 测序技术:就是一霸道总裁把报刊亭里的所有杂志(RNA)全都买回去,然后把所有的杂志全都放进碎纸机里,使其成为一大堆碎纸条,然后由一大帮手下来整理碎纸条(现实生活中的计算机程序开发人员),将碎纸条还原成一本本的杂志。还有一群统计狂热分子也跑来凑热闹,他们组织了一场比赛,看看哪些人整理碎纸条的效率最高,准确率最高,能够又快又好地还原出杂志的本来面目(转录组基因序列)。这个整理、拼接碎纸条的工作就是“转录子重建”工作,而转录子重建工作的重点内容之一就是将RNA测序得到的片段信息与该RNA来源细胞的基因组对应起来。
RNA-seq——继往开来的领路人
Life is like a box of chocolates:you never know what you're gonna get.(生活就像一盒巧克力,你永远也不知道下一个你会拿到什么。)就像《阿甘正传》的经典台词所传达的那样,RNA 测序是继往开来的领路人,因为在探索性研究和非模式生物研究中,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。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。
就像“大家一起来找茬”这种小游戏,找出两幅图的不同之处,点错会扣分,点对就得分,芯片分析就是依赖于已知的基因组信息确定未知的基因组信息,这也是该技术的最大局限。
RNA-seq——更加灵敏,可减少漏网之鱼
研究指出,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。为什么?
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。
然并卵,姜仍是老的辣!
尽管RNA-seq有那么多的优点,大家对芯片仍是情有独钟。那是因为,相比较于RNA-seq,芯片技术更加成熟,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。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。
MitoGenetics公司的Kirk Mantione就是钟情于芯片技术的典型例子。他说“我会一直使用芯片,其结果更容易解读。”
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。
对芯片仍是情有独钟有时候只是想要对新数据和旧数据进行比较,因为所有的数据以同样的方式获得,比较起来自然更为容易。
精明做法:强强联手,效果翻倍!
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。
来源:解螺旋 作者:子非鱼
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