Service de profilage de l'expression génique par microarray

CD Genomics propose des services de haute qualité pour les études de transcriptome basées sur des microarrays à un prix très abordable.

Qu'est-ce qu'un microarray pour le profilage de l'expression génique ?

Les microarrays d'expression génique représentent une merveille technologique avancée, permettant aux scientifiques de mesurer les niveaux d'expression de milliers de gènes simultanément. Apparu au milieu des années 1990, cette innovation a transformé de manière spectaculaire notre compréhension de l'expression génique en permettant une analyse à l'échelle génomique vaste.

Un microarray ressemble à une toile solide, qu'il s'agisse d'une lame en verre ou d'une puce en silicium, soigneusement agencée avec des milliers de sondes ADN. Ces sondes ADN sont conçues pour s'hybrider avec des séquences d'ARNm complémentaires extraites d'un échantillon. Par conséquent, cela facilite la détection et la quantification des niveaux d'expression génique avec précision.

Le processus d'utilisation microarray La technologie dans le profilage de l'expression génique implique l'hybridation d'échantillons de cDNA ou d'ARN marqués à une matrice établie de sondes d'oligonucléotides. L'intensité du signal de chaque sonde est directement corrélée à l'abondance de l'ARNm spécifique présent dans l'échantillon, fournissant ainsi une mesure quantitative de l'expression génique.

Cette technique permet aux chercheurs de disséquer l'expression génique dans des conditions, traitements ou stades de développement variés. Ce faisant, elle révèle des aperçus profonds sur les mécanismes moléculaires qui alimentent divers processus biologiques. Le champ d'application est vaste, allant de l'étude des mécanismes de la maladie à l'exploration de la biologie du développement.

Introduction au service de microarrays d'expression génique

La technologie des microarrays d'expression génique fournit une approche robuste pour disséquer et quantifier le transcriptome—l'ensemble des molécules d'ARN exprimées par un organisme dans certaines conditions. Parmi les principales plateformes de profilage de l'expression génique figurent les systèmes Affymetrix GeneChip et Illumina BeadArray. Ces plateformes équipent les chercheurs de la capacité d'évaluer les motifs d'expression génique à une échelle génomique.

Affymetrix GeneChip

Le système Affymetrix GeneChip exploite une série de microarrays conçus pour le profilage d'expression à l'échelle du génome. Le Clariom S Array facilite une analyse large englobant l'expression de l'ARNm, des lncRNA et des miRNA. Pendant ce temps, le Clariom D Array offre un examen plus détaillé, se concentrant sur les isoformes alternatives et les délétions génomiques. Grâce à ses capacités de haute résolution, les microarrays Affymetrix sont particulièrement aptes à déchiffrer des profils d'expression génique complexes.

Illumina BeadArray

En revanche, la plateforme Illumina BeadArray utilise des billes recouvertes de sondes d'oligonucléotides pour capturer et mesurer l'expression génique. Ce système adaptable prend en charge à la fois des matrices personnalisées et prédéfinies, répondant à un éventail d'applications de recherche, allant d'études de taille modérée à des enquêtes génomiques étendues. La technologie Illumina est réputée pour son haut débit et son exceptionnelle reproductibilité, en faisant un atout essentiel pour les initiatives de recherche à grande échelle.

La génération de profils d'expression complets est essentielle pour comprendre à la fois les fonctions biologiques normales et les mécanismes des maladies. Chez CD Genomics, nous utilisons un balayage à haute résolution et l'automatisation pour améliorer considérablement l'efficacité des études d'expression génique. Notre expertise couvre le traitement de microarrays provenant de divers fournisseurs, y compris Illumina Infinium, Affymetrix GeneChip et Agilent SureSelect, entre autres, tous utilisant des formats de diapositive standard.

Ces microarrays diversifiés sont soigneusement conçus en fonction du contenu génomique le plus récent, facilitant la génération de profils d'expression à l'échelle du génome pour les humains, les organismes modèles, les plantes et les animaux. Pour répondre à divers objectifs de recherche, nous proposons une gamme complète de puces couvrant des analyses à l'échelle du transcriptome entier, des gènes, des exons et des ARN non codants courts (sncRNA).

Nos plaques sont compatibles avec un large éventail de types d'échantillons et peuvent accueillir de faibles entrées d'ARN, garantissant ainsi une flexibilité dans divers dispositifs expérimentaux. De plus, nous proposons à la fois des cartouches de plaques à échantillon unique et des plaques à échantillons multiples pour répondre à différentes exigences de débit, s'adaptant à un large éventail de besoins de recherche.

Tableau 1. Notre microarray d'expression génique disponible

Applications du service de microarray de profilage de l'expression génique

• Comprendre les mécanismes de la maladieEn examinant les modifications de l'expression génique, microarrays peut révéler les bases moléculaires de diverses maladies, y compris le cancer, les troubles cardiovasculaires et les affections neurodégénératives. De telles connaissances sont cruciales pour développer de nouvelles stratégies thérapeutiques.
• Identifier des biomarqueursLes microarrays sont essentiels dans la découverte de biomarqueurs. Ces signatures moléculaires sont indispensables pour un diagnostic précis des maladies, l'évaluation du pronostic et le suivi des réponses au traitement.
• Explorer les processus de développementLes chercheurs exploitent les profils d'expression génique pour étudier les différentes étapes du développement et de la différenciation chez divers organismes. Cette recherche éclaire les processus biologiques complexes régissant la croissance et la maturation.
• Évaluer les réponses aux médicamentsL'utilisation de microarrays permet aux scientifiques d'évaluer l'impact de différents médicaments sur l'expression génique. Cette application est particulièrement précieuse dans développement de médicaments et le domaine de la médecine personnalisée, où comprendre les réponses individuelles au traitement est primordial.
• Enquêter sur les effets environnementauxLes microarrays sont également utilisés pour étudier comment les facteurs environnementaux, tels que les toxines et les modifications alimentaires, influencent l'expression des gènes. Cette recherche améliore notre compréhension de l'interaction entre les conditions externes et les systèmes biologiques.

Avantages du service de profilage de l'expression génique par microarray

• Analyse d'expression précise et simultanée de l'ensemble du transcriptome
• Solutions flexibles et sur mesure pour tout projet
• Disponible pour de nombreuses espèces
• Analyse coût-efficacité utilisant le catalogue prêt à l'emploi ou des ensembles personnalisés.
• Conception d'étude exceptionnelle, options d'analyse de données et soutien
• Tranquillité d'esprit avec un suivi complet des échantillons et une assurance qualité.
• Livraison rapide de résultats de haute qualité grâce à un traitement automatisé des échantillons.

Flux de travail de profilage de l'expression génique par microarray

Le flux de travail général pour les microarrays d'expression génique est décrit ci-dessous. Nous avons trois bien reconnus génotypage des plateformes en parallèle avec différentes gammes, couvrant différentes espèces. Notre équipe d'experts hautement expérimentés met en œuvre la gestion de la qualité, suivant chaque procédure pour garantir des résultats fiables et impartiaux.

Spécifications du service

	Exigences d'échantillon Plus de 100 ng d'ARN total comme entrée pour la préparation d'échantillons de microarray. Nous pouvons travailler avec moins si nécessaire, et des frais supplémentaires seront appliqués. Remarque : Les montants d'échantillons sont indiqués à titre de référence uniquement. Pour des informations détaillées, veuillez contactez-nous avec vos demandes personnalisées.
Cliquez	Stratégie de séquençage Une large gamme de puces est disponible pour les humains, les plantes et les animaux, ou des panneaux de puces de génotypage personnalisés peuvent être créés pour répondre pleinement à vos besoins spécifiques. Instrument GeneTitan Scanner GeneChip Illumina iScan La précision et la fiabilité des tests sont généralement supérieures à 99,5 %.
	Analyse bioinformatique Nous proposons plusieurs analyses bioinformatiques personnalisées : Alignement et quantification basée sur TPM/RPKM/FPKM Analyse d'expression Statistiques des SNPs/Indels Analyse du splicing alternatif Annotation GO et KEGG …et plus encore Remarque : Les sorties de données et les contenus d'analyse recommandés affichés sont uniquement à titre de référence. Pour des informations détaillées, veuillez contactez-nous avec vos demandes personnalisées.

Pipeline d'analyse

Livrables

• Données brutes
• Résultats expérimentaux
• Rapport d'analyse des données

Notre service complet englobe l'ensemble du processus, du contrôle qualité des échantillons initiaux à l'analyse de données complète. De plus, CD Genomics offre la flexibilité de concevoir des solutions sur mesure. microarrays adapté pour répondre à des exigences spécifiques du projet. Si vous avez d'autres exigences ou questions, n'hésitez pas à nous contacter.

Les résultats partiels sont affichés ci-dessous :

1. Comment le profilage de l'expression génique se compare-t-il à Séquençage de l'ARN (RNA-seq)?

Les microarrays d'expression génique offrent une approche bien établie et rentable pour analyser l'expression des gènes à travers de nombreux gènes. En revanche, le RNA-seq propose un ensemble de données plus complet, avec la capacité supplémentaire de détecter des transcrits et des isoformes nouveaux. Néanmoins, le RNA-seq entraîne des coûts et une complexité accrus par rapport à l'analyse par microarray.

2. Quels sont les principaux défis associés aux microarrays d'expression génique ?

Un défi majeur des microarrays d'expression génique est la spécificité des sondes, qui peut affecter la précision des résultats. De plus, une préparation minutieuse des échantillons est cruciale pour prévenir les artefacts techniques qui pourraient compromettre la qualité et l'intégrité des données.

3. Les données de microarray peuvent-elles être intégrées avec d'autres données omiques ?

Oui, microarray les données peuvent être intégrées de manière transparente avec d'autres ensembles de données omiques, tels que la protéomique et la métabolomique. Cette intégration facilite une vue plus holistique et complète des systèmes biologiques, améliorant notre compréhension de leur complexité et de leur interconnexion.

4. Comment pouvons-nous nous assurer que les échantillons utilisés pour l'hybridation se lient correctement aux sondes sur le microarray ? Y a-t-il un risque de sursaturation ?

Pour garantir que les échantillons marqués utilisés pour l'hybridation se lient adéquatement aux sondes sur le microarray, il est important de considérer les quantités relatives de sondes et d'échantillons marqués. En général, la quantité de sondes d'hybridation correspondantes fixées sur le microarray dépasse largement la quantité d'échantillons marqués, ce qui atténue les préoccupations concernant une éventuelle saturation des sondes. Pour les microarrays à double canal, les sondes fixées sur la puce peuvent garantir suffisamment que les deux types d'échantillons marqués par fluorescence se lient pleinement à leurs sondes fixées respectives.

5. Quelle est la quantité d'ARN requise pour analyser un échantillon à l'aide de microarrays d'expression génique ?

Pour analyser un échantillon avec des microarrays d'expression génique, différentes plateformes ont des exigences spécifiques en matière de quantité d'ARN. Les microarrays d'expression Agilent nécessitent un montant total d'ARN d'au moins 200 ng pour les organismes eucaryotes et procaryotes. En revanche, les microarrays Affymetrix requièrent au moins 250 ng d'ARN total.

Comparaison des plateformes d'expression génique RNA-Seq et Microarray pour l'évaluation toxicogénomique du foie dans des études de toxicité à court terme chez le rat.

Journal : Frontières en génétique
Facteur d'impact : 4,772
Publié : 22 janvier 2019

Contexte

La toxicogénomique utilise le profilage de l'expression génique pour évaluer la toxicité, initialement avec des microarrays et maintenant de plus en plus avec RNA-SeqL'RNA-Seq offre une vue plus détaillée en séquençant l'ensemble du transcriptome, mais il génère des fichiers de données plus volumineux et nécessite une analyse plus complexe par rapport aux microarrays. Malgré ses avantages, il existe peu de comparaisons entre l'RNA-Seq et les microarrays dans les études de toxicité, ce qui souligne la nécessité de recherches supplémentaires sur leur efficacité relative.

Matériaux et Méthodes

Résultats

Histopathologie : L'administration d'ANIT, de MDA et de CCl4 a entraîné une hépatotoxicité attendue, caractérisée par une augmentation des enzymes hépatiques sériques et des modifications histopathologiques hépatiques correspondantes. L'APAP et le DCLF n'ont pas montré de pathologie hépatique significative.

Analyse en Composantes Principales (ACP) : L'ACP des données RNA-Seq et microarray a révélé une séparation claire des échantillons ANIT, MDA et CCl4 par rapport aux témoins, tandis que les échantillons traités par APAP ne se sont pas séparés, reflétant des changements d'expression génique minimes.

Figure 1. (A) Analyse en composantes principales (ACP) du jeu de données RNA-seq et microarray pour 26 échantillons de foie.

Concordance absolue de l'expression génique : Les coefficients de corrélation de Spearman ont montré une forte concordance entre les plateformes RNA-Seq et microarray pour ANIT, MDA et CCl4. Cependant, APAP et DCLF ont montré des corrélations plus faibles, indiquant la sensibilité de RNA-Seq aux gènes à faible expression.

Concordance des DEGs : L'ARN-Seq a identifié plus de DEGs par rapport aux microarrays, démontrant une sensibilité supérieure et une meilleure performance dans la capture des changements d'expression génique, en particulier pour les gènes peu exprimés et fortement dysrégulés.

Figure 2. Graphique de corrélation de Spearman pour les gènes exprimés différemment (DEGs) déterminés par RNA-Seq et microarray.

Détection des gènes exprimés différemment uniques : l'ARN-Seq a identifié au moins 10 fois plus de gènes codant des protéines exprimés différemment uniques par rapport aux microarrays pour tous les hépatotoxiques testés, soulignant la plus grande sensibilité de l'ARN-Seq.

Figure 3. Gènes (colonnes) et échantillons (lignes) regroupés hiérarchiquement avec des dendrogrammes et des clusters (barres de couleur bleue).

Voies canoniques : À la fois l'ARN-Seq et les microarrays ont identifié des voies liées à la toxicité hépatique similaires, mais l'ARN-Seq a détecté des voies supplémentaires. Les deux plateformes ont révélé des voies distinctes associées au foie pour chaque hépatotoxique.

Régulateurs en amont : Les deux plateformes ont identifié des régulateurs en amont à la fois chevauchants et uniques, l'ARN-Seq révélant des régulateurs supplémentaires non trouvés par les microarrays.

DEGs non codants : L'ARN-Seq a également détecté une large gamme d'ARN non codants, avec une régulation significative observée dans plusieurs catégories. Les lncARNs différemment exprimés ont montré des corrélations potentielles avec des gènes codant des protéines à proximité, fournissant des informations sur leurs rôles biologiques.

Figure 4. Diagramme en volcan résumant les gènes exprimés différemment non codants spécifiques à l'ARN-Seq.

Conclusion

L'ARN-Seq surpasse les microarrays dans la détection de la toxicité hépatique en identifiant plus de gènes exprimés différemment (DEGs) et de voies pertinentes, y compris des gènes non codants. Sa sensibilité et sa précision supérieures en font un outil précieux, bien que des bases de données ARN-Seq améliorées soient nécessaires pour une meilleure intégration des données.

Référence

1. Rao MS, Van Vleet TR, Ciurlionis R, et al. Comparaison des plateformes d'expression génique RNA-Seq et microarray pour l'évaluation toxicogénomique du foie dans des études de toxicité à court terme chez le rat. Frontières en génétique. 2019, 9:636.