随着技术进步和测序成本的大幅下滑,下一代测序(NGS)如雨后春笋般普及开来,研究人员在开展大规模基因组应用研究中倾向于选择NGS技术而非微阵列技术,这得益于可接受的测序成本以及越来越简单的、普及的测序方法。

  NGS 系统和配套应用的不断成熟,诸如文库制备和数据分析工具,有助于推动基因组测序在科研圈内越来越流行。无论出于何种目的——更精确数据、更好分辨率、来自授予机构的压力或者是纯粹担心被前沿技术甩在后面,无容置疑的是对革新性测序技术(提供快速的、廉价的和精确的基因组信息)的需求从未有如此巨大。

  NGS技术在经济和技术上已取得长足进步,并收获了自首次出现(约十年之前)以来不断增加的用户认可。随着人类基因组测序价格快速下降至1000多美元以及在市场中更便宜仪器受到热捧,NGS测序就连预算吃紧的项目都能承担得起。

  引用NGS技术的大量期刊论文向芯片用户传达一个明确信息:NGS技术不再是新鲜事物,曾经还是一项成本过高、难以操控的技术,如今却是许多实验室的主流选择,它让研究人员生成比微阵列技术更完整、更准确的数据。

下一代测序技术与微阵列技术在各领域的偏好性

  微阵列技术业绩获得证实

  NGS 已取得巨大进步,人们为什么还使用微阵列技术?答案有很多原因。过去的近20年间,微阵列平台在实验室中有一个良好的记录。随着这一操作不断走向完善,研究人员越来越热衷于采用该技术并分析结果。一般而言,微阵列技术比NGS更易操作,不需要复杂的、高强度劳动的样本准备以及海量的数据分析。此外,微阵列技术在数据分析中可供选择的工具很多,不过通过使用主要方法就会得到统一的结果。与NGS测序成本相比,高通量的微阵列技术更经济划算,尤其当处理大规模样品时具有显著优势。

  技术更替进程

  由微芯片技术向NGS过渡的最佳时间是何时?在两种技术比较时应考虑哪些因素?当研究人员面临选择而感到困惑时,应注重考虑哪几个关键领域,如应用性成熟、单个样本成本和期望的输出结果。下面分别列举了在基因组学主要应用中的关键方面,如染色质免疫沉淀(几乎完全过渡)和细胞遗传学(过渡才刚刚开始)。

  染色质免疫沉淀芯片

  染色质免疫沉淀(ChIP)是首个将微阵列(ChiP-chip)过渡到测序(ChIP-SEQ)的技术,这是因为新的NGS技术可提供更好的峰分辨率。这项应用对测序平台的要求不高——仅需少量短读取片段,在NGS成本快速下降的推动下,技术过渡在短时期内完成。

  基因表达

  研究人员一直渴望在基因表达实验中利用NGS技术更详细地观察基因表达谱,因为出于“设计偏见”的微阵列仅能提供关于特定探针检测区域的结果,因此微阵列只不过是研究人员设计的数据库。相反,在没有先前知识约束下,各种RNA测序方法可覆盖转录谱的所有方面,以分析诸如新型转录、剪接体和非编码RNA等事项。尽管RNA测序具有技术优势,微阵列仍然流行的两个主要原因是:一,其作为基因组学工具长期以来被研究人员熟练使用,并在反复实验中验证了真实性;二,尽管NGS价格大幅下降,但是表达谱分析的阵列技术仍然较便宜并更容易处理大量样品,如成百上千个样品。

  基因分型

  在基因分型研究中,微阵列技术仍然被广泛采用,这是因为它们相比于NGS在成本上更为便宜,以及更有利于处理全基因组关联研究(GWAS)所需的上千份样品。不像基因表达那样,基于单核苷酸多态性的微阵列技术容易忽略掉设计偏差,不过,微阵列技术在SNP位点的检测数量上具有局限,这往往促使其更专注于比较常见的变异位点,而一些研究人员认为较低的次要等位基因频率(MAF)更应该值得关注。另一方面,全基因组测序(WGS)的成本是主要的绊脚石。为了降低测序成本和进行高通量测序,许多研究人员专注于外显子测序,这一策略将研究重点放在仅占全基因组序列(在人类和其他哺乳动物中)2%的编码序列上,而忽略其它非编码序列。

  DNA甲基化

  在甲基化研究中会出现更复杂的选择。无容置疑的是,NGS技术可提供一张更完整的遗传图谱,不过考虑到全基因组测序仍然很昂贵,为了降低成本和进行高通量研究,一些研究人员正利用针对性方法仅观察片段甲基化,这正是微阵列技术仍然受欢迎的原因。不过,由于甲基化如何精确地作用基因组和转录组仍在研究之中,许多研究者发现这两种技术组合后更适合他们的需求——NGS技术用于查找而微阵列技术用于快速建库。

  医学诊断

  在诊断领域,从芯片到测序的过渡一直很慢。属于保守派的临床医生并不那么关注技术进步,令他们更感兴趣的是操作简单、结果一致以及监管部门批准,微阵列技术正好适应这几点,并能提供一个稳定的、可靠的平台。不过,微阵列技术仅能提供简单的数据分析,如果想揭示新的、未知的信息就需要借助NGS技术,因此,基于NGS的、节约成本的诊断具有诱惑力,如非侵入性的产前测试。

下一代测序技术与芯片技术结合

  结论

  虽然价格下降和技术成熟这两大要素让NGS在许多方面成为首选技术,但是从微阵列技术到NGS技术的过渡是一个漫长而反复的过程。不同的应用需要不同的要求,当选择新技术或新平台时,研究人员在选择时要仔细权衡。

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