RNA-Seqテクノロジーのメリット

マイクロアレイに比べてより広いダイナミックレンジと高い感度を持ち、新規の転写産物を検出

RNA-Seqとマイクロアレイのテクノロジー比較

RNAシーケンスを新たに実施する研究の資金獲得状況と遺伝子発現マイクロアレイを用いた研究の資金獲得状況を比較すると、この数年間でRNA-Seqテクノロジーへの研究資金の提供は増加傾向にあり、現在では大半を占めるに至っています。 以下のブログでその証拠をご覧ください。

ブログを読む: トランスクリプトーム解析におけるトレンド
無料DL:RNAシーケンスとDNAメチル化シーケンスで分かることを解説

解析手法概要から、がん、疫学・感染症のバイオマーカー探索など、幅広い分野の最新研究事例をまとめた応用ガイドです。

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RNAシーケンス(RNA-Seq)テクノロジーは、あらゆる種について、トランスクリプトームの迅速なプロファイリングと深い調査を可能にします。このアプローチは、マイクロアレイ解析と比較して多くのメリットがあり、遺伝子発現研究でしばしば使われる歴史あるテクノロジーです。

RNA-Seqテクノロジーの概要

新規転写産物の検出が可能:アレイとは異なり、RNA-Seqテクノロジーでは、生物種や転写産物に特異的なプローブを必要としません。新規転写産物、融合遺伝子、1塩基変異(SNV)、Indel(小さな挿入・欠失)、およびアレイでは検出できないその他の未知の変化を検出することができます1,2

より幅広いダイナミックレンジ:アレイハイブリダイゼーションテクノロジーでは、遺伝子発現測定はローエンドのバックグラウンドとハイエンドのシグナル飽和によって制限されます。 RNA-Seqテクノロジーは、離散的なデジタルシーケンスリードカウントを生成し、より大きなダイナミックレンジで発現を定量化できます(RNA-Seqでは>105、アレイでは103)。1,2,3

より高い特異性と感度:マイクロアレイと比較して、RNA-Seqテクノロジーは、より高い割合の発現差のある遺伝子、特に低発現の遺伝子を検出することができます。4-6

希少で低存在量の転写産物を簡単に検出できます: 希少な転写産物、細胞あたりの単一転写産物、あるいは発現量の低い遺伝子を検出するために、シーケンスのカバレッジ深度を容易に上げることができます。

アレイからRNA-Seqへの移行

マイクロアレイとRNA-Seqテクノロジーの詳細な比較を、シーケンスサービスプロバイダーの立場からご紹介します。

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「mRNA-Seqは特異性が向上しているため、転写産物、特にアイソフォームの検出に、マイクロアレイよりも適しています。また、発現差を検出する感度が高く、ダイナミックレンジも拡大されています。」

Steve McPhail
社長兼最高経営責任者(CEO)、発現解析

以前は、次世代シーケンサー(NGS)のデータ解析にはバイオインフォマティクスに関する豊富な専門知識が必要であり、生物学者がRNAシーケンステクノロジーを採用する際の大きなハードルとなっていました。最新の使いやすいツールは、解析プロセスを大幅に簡素化し、バイオインフォマティクスのバックグラウンドがない研究者でも利用しやすいソリューションを提供しています。

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NIHの助成金において、新しいRNAシーケンスと遺伝子発現マイクロアレイを含む助成金に割り当てられる割合は、ここ数年RNA-Seqテクノロジーに傾く傾向にあり、現在ではその大部分を占めています。トランスクリプトミクスの電子書籍をダウンロードして、その証拠をご覧ください。

トランスクリプミクスの強化

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RNAシーケンスに関する考察

Annika Sonntag, PhDと彼女のチームは、もともとはマイクロアレイを使ってRNAの発現を測定していましたが、エクソン特異的なRNAの発現も見る必要がありました。多くのテクノロジーを比較した後、彼女らは遺伝子発現研究にイルミナNGSを選びました。

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参考文献
  1. Wang Z, Gerstein M, Snyder M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. Nat Rev Genet. 2009;10:57–63.
  2. Wilhelm BT, Landry JR. RNA-Seq—quantitative measurement of expression through massively parallel RNA sequencing. Methods. 2009;48:249–57.
  3. Zhao S, Fung-Leung WP, Bittner A, and Ngo K, Liu X. Comparison of RNA-Seq and microarray in transcriptome profiling of activated T cells. PLoS One. 2014;16;9(1):e78644.
  4. Wang C, Gong B, Bushel PR, et al. The concordance between RNA-seq and microarray data depends on chemical treatment and transcript abundance. Nat Biotechnol. 2014;32:926–932.
  5. Li J, Hou R, Niu X, et al. Comparison of microarray and RNA-Seq analysis of mRNA expression in dermal mesenchymal stem cells. Biotechnol Lett. 2016;38:33–41.
  6. Liu Y, Morley M, Brandimarto J, et al. RNA-Seq identifies novel myocardial gene expression signatures of heart failure. Genomics. 2015;105:83–89.