新出版的研究细节是一种调用模块化，早期标记的扩增（Meta）RNA分析的方法，其可以在许多样本中同时量化宽面板或MRNA，并且需要比现有的数字分析技术更少的序列深度。
耶鲁研究人员团队开发了一种简单的方法，可以显着降低大规模探测基因表达的时间和成本。调查结果于3月2日在杂志自然方法中公布。
由耶鲁医学院助理放射学助理教授的Abhijit Patel博士领导的团队创建了一种工具，利用新的高通量DNA测序技术，使其更容易同时测量大量细胞中的基因活性或组织。虽然DNA被认为是生命的蓝图，但在不同条件下激活或去激活哪种基因的知识是我们对生物学和疾病的理解的基础。
基因表达分析通常用于临床试验。例如，在患有乳腺癌的患者中，基因表达通常在肿瘤标本中测量，以预测复发性的可能性，并确定化疗是否有益。帕尔说，随着额外的验证，Patel表示，这种高通量方法可用于同时测量来自许多患者肿瘤的基因表达。最终，该方法可以降低这种测试的成本，使其更广泛地访问。
“对复杂基因表达模式进行有意义的结论，通常需要对大量临床或实验样品进行统计分析。我们认为，这项新技术将促进此类工作，“纸上的高级作者Patel说。“我们很兴奋，因为这种方法使大多数研究人员和临床实验室更加实用和可访问大规模的RNA分析研究。”
耶鲁癌症中心，龙卷鱼安德斯奖学金，莱斯利华纳奖学金，临床和翻译科学奖GRANT UL1 TR000142和KL2 TR000140的临床和翻译科学奖提供了来自国家的推进科学中心，是美国国家健康研究院。
出版物：Azeet Narayan等，“通过上前样品并行化”的高通量RNA分析“自然方法（2015）; DOI：10.1038 / nmeth.3311
图像：Shuttersock的实验室研究
