在高通量檢測(cè)這個(gè)領(lǐng)域里，基因芯片和二代測(cè)序這對(duì)相愛(ài)相殺的cp，原本均是了解基因組結(jié)構(gòu)和功能的絕佳高手，如今為了一爭(zhēng)高下，又是鬧的不開(kāi)交。這不，基因芯片仗著自己老大哥的身份，手持一個(gè)二維的DNA探針陣列所形成的三維地圖，以數(shù)以萬(wàn)計(jì)的探針做方向標(biāo)，能按圖索驥的找到基因組的特定位置，且結(jié)合完整成熟的指控分析手段能快狠準(zhǔn)地篩選出所需基因，頗有幾分笑傲江湖的氣勢(shì)。

　　然而，RNA測(cè)序技術(shù)作為后起之秀，不僅能輕而易舉地解讀由轉(zhuǎn)錄組組成的生命雜志，就連探索新的突變位點(diǎn)以及新基因之事也都不在話下。這鋒芒畢露的架勢(shì)，顯然來(lái)勢(shì)洶洶，眼瞅著就要把這些年略顯沉寂的芯片老大哥給打壓下去，成為高通量領(lǐng)域里獨(dú)霸一方的勢(shì)力了。

　　至此，進(jìn)入看戲模式的吃瓜群眾—科研者們，雖然表面看的熱鬧，其實(shí)內(nèi)心深處也頗為糾結(jié)，萬(wàn)一哪天真要戰(zhàn)隊(duì)，我該支持誰(shuí)呢?芯片與測(cè)序各有所長(zhǎng)，均可大放異彩，到底誰(shuí)才是笑到最后的那一個(gè)呢?

　　芯片vs測(cè)序，各領(lǐng)風(fēng)騷

　　BMC Genomics 的一篇文章，似乎能為一眾心有存疑的科研者們指點(diǎn)迷津。它以9對(duì)肺鱗狀細(xì)胞癌配對(duì)樣本為材料，分別用Affymetrix HumanTranscriptome Arrays 2.0 (HTA)(最新一代全轉(zhuǎn)錄本表達(dá)譜芯片)和IlluminaHiSeq 2000檢測(cè)平臺(tái)，以測(cè)序200 M reads為基礎(chǔ)，深入比較了芯片和測(cè)序在轉(zhuǎn)錄本定量檢測(cè)和可變剪切方面的情況。

　　首先，就檢測(cè)基因覆蓋范圍而言，芯片和測(cè)序均可檢測(cè)到Ensembl數(shù)據(jù)庫(kù)中92%的mRNA和90%的lncRNA，可以說(shuō)是不相上下，打成平局。

　　而在正常和腫瘤組織生物學(xué)重復(fù)比較分析，發(fā)現(xiàn)在低表達(dá)基因上，RNA-seq檢測(cè)的樣本可變性更大，而芯片則沒(méi)有表達(dá)高低的偏好性，說(shuō)明HTA芯片的穩(wěn)定性比RNA-Seq更好。

　　至于靈敏度，依據(jù)檢測(cè)信號(hào)分布強(qiáng)度(log2 intensity values)，HTA的變化范圍在3到13之間，而RNA-seq則在-1到14之間，其動(dòng)態(tài)范圍更大，可減少一些漏網(wǎng)之魚，然而對(duì)于一些短片度基因，卻是芯片的檢測(cè)效果更好一些。

　　而非配對(duì)差異分析結(jié)果中，在mRNA差異檢出數(shù)量中，HTA對(duì)比RNA-seq分別是6173和4777(3683為共有);在lncRNA差異檢出數(shù)量中，HTA對(duì)比RNA-seq分別是1219和892(376為共有)。

　　顯然，對(duì)同樣疾病樣本在TCGA上的數(shù)據(jù)分析比較，差異基因中，無(wú)論是mRNA，還是lncRNA，芯片與TCGA吻合的基因數(shù)量更多。

　　另外，欲尋找疾病診斷標(biāo)記物的小伙伴可要記住了，無(wú)論是mRNA或者lncRNA，HTA平臺(tái)有更多的基因可作為biomarker。

　　可變剪切分析是識(shí)別基因不同轉(zhuǎn)錄本特異性表達(dá)的有效手段。其中，RNA-seq可鑒定到23,934個(gè)差異exons，HTA鑒定到26,999個(gè)差異exons(3698個(gè)共有)。Junctions差異鑒定，RNA-seq為7063個(gè)，HTA為40,384個(gè)(1551個(gè)共有)。

　　綜合兩者分析顯示，只有207個(gè)mRNAs的可變剪切結(jié)果在兩個(gè)平臺(tái)能同時(shí)出現(xiàn)。

　　總體來(lái)說(shuō)，這兩種技術(shù)各有千秋，各具特色，在應(yīng)用方面也可以說(shuō)是平分秋色，各領(lǐng)風(fēng)騷。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，兩者都在為篩選目的基因添磚加瓦，既如此，何不都拿來(lái)為我所用呢。更何況，有時(shí)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，反而會(huì)碰撞出美麗的火花，說(shuō)不定還會(huì)產(chǎn)生翻倍的效果。

　　芯片聯(lián)手測(cè)序之案例分析

　　于是，有些雷厲風(fēng)行的研究者就立刻行動(dòng)起來(lái)。這不，Nature Communications的一篇研究肝纖維化(肝內(nèi)細(xì)胞外間質(zhì)成分ECM積累造成)文章就充分向大家展示了，芯片在與測(cè)序聯(lián)手后，是如何玩轉(zhuǎn)對(duì)下游靶基因的篩選，進(jìn)而完美實(shí)現(xiàn)了兩手都要抓，兩手都要硬的大綱領(lǐng)。

　　1.基因芯片打頭陣，篩出肝纖維化相關(guān)lncRNA

　　在構(gòu)建肝纖維化的小鼠模型后，通過(guò)基因芯片篩選共得到了266個(gè)lncRNA和1007個(gè)mRNA上調(diào)，447個(gè)lncRNA和519個(gè)mRNA下調(diào)。基于共表達(dá)分析和RT-PCR驗(yàn)證，研究人員篩選到了NONMMUT013861等10個(gè)與CCl4誘導(dǎo)肝纖維化相關(guān)的lncRNA。而經(jīng)驗(yàn)證，只有l(wèi)ncRNA—lnc-LFAR1是在肝臟中特異性表達(dá)的。

　　2.RNA-seq送助力，篩選下游靶基因

　　在肝纖維化過(guò)程中，肝星形細(xì)胞(HSCs)的激活至關(guān)重要。因而，研究者探索了lnc-LFAR1在HSCs中的下游調(diào)控基因，即用shRNAs敲降了lnc-LFAR1后，二代測(cè)序篩選下游差異變化基因。

　　通過(guò)對(duì)差異的2023個(gè)mRNA的GO與KEGG通路富集，發(fā)現(xiàn)主要富集到ECM過(guò)程基因和ECM-受體作用通路。顯然，在HSCs中，lnc-LFAR1調(diào)控了ECM基因。

　　3.基因芯片再出馬，體內(nèi)變化基因跑不了

　　研究者已然證明了敲降lnc-LFAR1后影響TGFβ誘導(dǎo)的HCs凋亡，為了驗(yàn)證體內(nèi)基因的相關(guān)變化，先在小鼠中shLFAR1干擾其表達(dá)，CCl4誘導(dǎo)肝纖維化，基因芯片篩選下游變化mRNA。

　　結(jié)果顯示，小鼠體內(nèi)lnc-LFAR1的低表達(dá)，使得肝細(xì)胞在CCL4誘導(dǎo)下，其下游變化的基因顯著減少，只有292個(gè)上調(diào)，112個(gè)下調(diào)。GO和KEGG 通路分析也顯示，lnc-LFAR1沉默影響的下游基因主要是膠原纖維組織和 TGFβ 受體信號(hào)通路，并進(jìn)一步確定了 lnc-LFAR1的敲降使得CCl4和BDL誘導(dǎo)的肝纖維化會(huì)被顯著減弱。

　　至此，芯片與測(cè)序的輪番出擊，體內(nèi)外實(shí)驗(yàn)的聯(lián)合轟炸，使得lnc-LFAR1在肝纖維過(guò)程發(fā)揮作用成為了一件板上釘釘?shù)氖聝毫?。至于下游所發(fā)生的具體作用機(jī)制，文章中也通過(guò)了大量實(shí)驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行了闡釋，并獲得以下信號(hào)通路圖。

　　其中，lnc-LFAR1與磷酸化Smad2/3之間存在正反饋，并會(huì)調(diào)控胞內(nèi)notch、炎癥和凋亡相關(guān)等信號(hào)通路，進(jìn)而調(diào)節(jié)肝纖維化過(guò)程。此時(shí)，文章才算講述了一個(gè)完整的故事。顯然，故事中測(cè)序與芯片無(wú)疑為篩選該故事的主角和下游基因的篩選起到了舉足輕重的作用。

　　所以，各位小伙伴們，爭(zhēng)議這兩個(gè)技術(shù)孰優(yōu)孰劣，真的沒(méi)有意義。畢竟，“黑貓，白貓，能抓老鼠的就是好貓”，既然兩只貓都能抓到老鼠，又何必在意它的顏色呢。

　　至于實(shí)際實(shí)驗(yàn)操作中，是在兩者之間有所取舍，又或是兩者結(jié)合使用，小編的建議是，選擇對(duì)的就好。只有兩個(gè)都用過(guò)了，你才會(huì)知道誰(shuí)更適合自己。