Luces y sombras del análisis de expresión génica utilizando microarrays. Un ejemplo en cerdo ibérico

Abstract

La tecnología de los microarrays de expresión es la herramienta ideal para el estudio de patrones de expresión de miles de genes de forma simultánea. Sin embargo existe gran variabilidad de resultados atribuible a los aspectos técnicos y de análisis estadístico. En este trabajo presentamos algunos de los problemas surgidos en el estudio de las diferencias de expresión en hígado de cerdos ibéricos para los tratamientos sexo y alimentación empleando microarrays de Affymetrix. Los datos de expresión normalizados fueron analizados siguiendo dos aproximaciones de la metodología de los modelos mixtos. Para ambos tratamientos las diferencias de expresión detectadas fueron dependientes del modelo de análisis y solo un pequeño número de genes diferencialmente expresados fueron coincidentes en ambas estrategias estadísticas. Algunas de estas diferencias de expresión fueron validadas por PCR cuantitativa. Además identificamos errores de diseño y falta de anotación de las sondas del array. Los resultados de este estudio nos han permitido detectar diferencias de expresión de algunos genes de interés, pero también remarcan la necesidad de realizar estudios complementarios que confirmen las diferencias de expresión reveladas a través de la tecnología de los microarrays

Lights and darkness of gene expression analysis using microarrays: an example in Iberian pigs Expression microarray technology is the ideal tool for the study of thousands of gene expression patterns simultaneously. However there is a great variability of results attributed to technical and statistical analysis aspects. In this work we present several of the arisen problems of a differential expression study in liver of Iberian pigs under the treatments sex and feeding level using Affymetrix microarray. Normalized expression data were analyzed following two approaches of the mixed model methodology. In both treatments the detected differential expressions were dependent of the statistical model and just a small number of genes were coincident between both statistical strategies. Some of the expression differences were confirmed by quantitative PCR. Besides, we have identified design mistakes and missing annotation of the array probes. The results of this study have allowed us to detect differential expression of interesting genes, but it pointed out the necessity of carrying out complementary studies in order to confirm the differential expressions revealed using microarrays technology.