研究比較芯片和測序在分析無細胞胎兒RNA轉錄組上的能力

　　來自GenomeWeb的消息——美國塔夫茨醫學中心（Tufts Medical Center）的一組研究人員最近評估了芯片和新一代測序在分析無細胞胎兒RNA中基因表達的能力，這些胎兒RNA來自羊水上清。

　　他們發現，表達芯片帶來了基因表達的更廣泛視圖，特別是對低濃度或降解的樣品，而在這一方面，RNA-seq面臨“技術上的挑戰”。與此同時，他們也指出，RNA-seq的數據讓人更好地專注選擇性剪接以及與胎兒發育相關的特異生物學通路。

　　這些結果發表在上周的《Prenatal Diagnosis》雜志上。

　　“我們最終了解到的是，使用芯片并沒有那么糟，因為你能得到更多鑒定出的序列，”塔夫茨母嬰研究所的執行主管Diana Bianchi談道，她也是這篇文章的通訊作者。“若你希望通過RNA-seq檢測到額外的序列，那么你似乎需要更高質量的RNA，”她告訴BioArray News。

　　Bianchi表示，她和她的同事主動去比較表達芯片和RNA-seq，部分原因在于人們認為芯片是一種“過時的技術”。過去，她們曾在研究中使用過表達芯片，特別是Affymetrix的HG-U133 Plus 2.0基因芯片。由于研究人員購買了那款芯片，她們也就沒有將RNA-seq與Affy最新、600萬探針的人類轉錄組芯片（Human Transcriptome Array）進行比較，這款新產品提供了與RNA-seq更相似的覆蓋度。

　　“我們決定研究那些芯片，因為我們有興趣應用其基因列表來開發治療方案，用于產前治療，”Bianchi談道。她指出，研究人員繼續使用Broad研究院的Connectivity Map，這是個全基因組范圍的Affymetrix U133表達數據集合，來自那些用具有生物活性的小分子處理過的人類培養細胞。將特定條件下的差異表達基因上傳到Connectivity Map，他們就能了解哪些治療方案有可能逆轉異常的轉錄組。

　　“對于這款芯片，一旦你開始建立數據庫，在短期內就幾乎離不開它了，”Bianchi如此評價U133。

　　為了比較U133和RNA-seq，Bianchi及其同事準備了分析所用的無細胞胎兒RNA，它們來自中期妊娠樣本的羊水上清。分析是利用U133和Illumina的HiSeq開展的，她們組裝了轉錄組，并根據信號存在、基因表達排序及Ingenuity Pathway Analysis的通路富集進行比較。她表示，她們還研究了RNA-seq的數據，以了解選擇性剪接的證據。

　　根據這篇文章，對于單個樣本，基因表達強烈相關。與此同時，利用Affymetrix的芯片觀察到8,842個表達基因，而Illumina測序僅觀察到4,158個。作者寫道，對于IPA軟件的生理系統開發和功能類別中最熱門的通路，兩個平臺都有，不過RNA-seq產生了更為顯著的p值。另外，利用RNA-seq，在一些基因（包括H19和IGF2）中檢測到已知的選擇性剪接。

　　Bianchi將RNA-seq的表現歸結到樣本降解的問題。她指出，無細胞胎兒RNA是種“非常有趣的材料”，其中檢測到的序列來自多個不同的器官。如果研究人員從特定生物中提取出RNA，則RNA-seq很有可能提供更高質量的數據。

　　“它們有明顯的重疊，但主要是在高表達的基因，”Bianchi談到這兩種方法。“對于低表達的基因，芯片比RNA-seq更有彈性，”她說。“因此，RNA-seq比較容易受到技術問題的影響。”

　　不過，Bianchi也提醒說，RNA-seq文庫制備過程的改善也有可能帶來更高質量的數據。她還指出，研究人員已經選定了500萬的讀取深度，以便與U133進行更直接的比較，而更深度的測序可能產生不同的結果。

　　“我想說，這項研究并不是全部，也不是結束，”Bianchi說。“不過，它確實讓人們恢復了繼續使用芯片的信心，我們并不是在使用一種非常過時的技術，”她說。“芯片仍然能從那些獨特、來自胎兒的材料中獲得非常有價值的信息。”

　　至于RNA-seq檢測選擇性剪接事件的能力，Bianchi表示剪接信息還不能應用在臨床，但在未來的某些情況下可能有用。她補充說，表達芯片和RNA-seq目前都只是作為研究工具，而她們實驗室的大部分診斷工作是利用DNA測序開展的。