Gambaran Umum
Analisis data mikroarray mengubah intensitas fluoresensi mentah dari mikroarray yang dihibridisasi menjadi pengukuran ekspresi gen yang bermakna. Meskipun RNA-seq sebagian besar telah menggantikan mikroarray untuk studi berbasis penemuan, mikroarray masih banyak digunakan dalam diagnostik klinis, pemuliaan tanaman, dan studi populasi besar karena biayanya yang rendah, protokol standar, dan pipeline analisis yang mapan. Satu mikroarray dapat mengukur ekspresi puluhan ribu transkrip secara simultan dengan memanfaatkan pasangan basa komplementer antara cDNA sampel dan probe yang immobilisasi. Alur kerja analisis membahas karakteristik teknis unik data mikroarray, termasuk koreksi latar belakang, normalisasi, dan peringkasan tingkat probe.
Metode
Analisis microarray dimulai dengan pemrosesan gambar untuk mengekstrak intensitas tingkat probe. Koreksi latar belakang menghilangkan sinyal non-spesifik menggunakan metode seperti robust multi-array average (RMA) atau penyesuaian konten GC. Normalisasi membuat array sebanding: normalisasi kuantil adalah pendekatan paling umum untuk array satu warna, sementara normalisasi loess diterapkan pada desain dua warna. Peringkasan probe (untuk array Affymetrix, menggunakan RMA atau PLIER) menggabungkan beberapa probe per gen menjadi satu nilai ekspresi. Penilaian kualitas menggunakan pseudo-images, plot NUSE, dan plot RLE untuk mengidentifikasi array yang bermasalah. Ekspresi diferensial diuji dengan limma, yang menggunakan moderasi empiris Bayes untuk menstabilkan estimasi varians di seluruh gen. Efek batch dideteksi dengan analisis komponen utama dan dikoreksi menggunakan ComBat atau removeBatchEffect dari limma.
Aplikasi
Meskipun sekuensing meningkat, mikroarray terus memberikan nilai. Tes MammaPrint dan Oncotype DX yang disetujui FDA menggunakan mikroarray untuk prognosis kanker payudara. Panel DNA microarrays and gene expression klinis memandu keputusan pengobatan dalam onkologi dan diagnosis penyakit langka. Analisis data mikroarray juga mendukung validasi hasil qPCR melalui studi korelasi qPCR dan melengkapi DNA sequencing dengan memprofilkan ekspresi dalam skala besar. Dalam genomika pertanian, mikroarray memungkinkan pemetaan sifat dan seleksi berbasis penanda yang hemat biaya di seluruh populasi pemuliaan besar.
