Abdullayeva Barnoning "bioinformatika"

mavjud mahsulotni qayta joylashtirish.

Silico skrining qanday ishlaydi?

Silikon skriningda ishlatiladigan ikkita asosiy yondashuv ligandga asoslangan va tuzilishga asoslangan. Ligandlar va maqsad uchun strukturaviy ma'lumotlar mavjud bo'lganda, ikkala usul ham birlashtirilishi mumkin.

Ligandga asoslangan virtual skrining (LBVS)

Ligand - bu maqsadli oqsil bilan bog'laydigan molekula. Ma'lum molekulyar tuzilishdan foydalanib, silika eritmalarida o'xshash kimyoviy tuzilishga va ma'lum biologik faollikka ega bo'lgan birikmalar uchun molekula va ligand ma'lumotlar bazalarini qidirish mumkin. Bu, ayniqsa, tadqiqotchilar ma'lum bir birikmani yodda tutganlarida va kuchliroq dori-darmonga o'xshash yoki bioaktiv xususiyatlarga ega yoki boshqa afzalliklarga ega bo'lgan o'xshash birikmalarni topmoqchi bo'lganda foydalidir.
Strukturaga asoslangan virtual skrining (SBVS)
Tadqiqotchilar o'zlari xohlagan mahsulotning biologik maqsadini bilganlarida, ushbu maqsadning 3D tuzilishi (retseptor yoki ferment) skrining uchun asos sifatida ishlatilishi mumkin. Virtual modellardan foydalangan holda , silico asboblarida nomzod molekulaning protein maqsadiga bog'lanishini simulyatsiya qiladi ("docking") va muvaffaqiyatli o'zaro ta'sir qilish ehtimolini baholang.

• 
  

"Teskari o'rnatish" xuddi shu printsipga asoslanadi, ammo potentsial biologik maqsadlarni topish uchun ma'lum kimyoviy tuzilishga ega molekuladan foydalanadi. Bu molekulaning biologik faolligini va uning sog'liqni saqlash yoki kosmetika mahsulotlarini ishlab chiqishda qo'llanilishini taxmin qilish imkonini beradi.

Kosmetik mahsulotni ishlab chiqishda Silico skriningning qo'llanilishi va afzalliklari qanday?

Silico virtual skrining vositalari kosmetika mahsulotlarini ishlab chiqish arsenalida kuchli vositadir. Ulardan mahsulot tadqiqotiga rahbarlik qilish uchun foydalanish mumkin:

• 
  Faol molekulalarni aniqlash
  
• 
  Ma'lum molekulalarning yangi ilovalarini kashf qilish
  
• 
  Maqsadlaringizga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan molekulalaringiz/molekulalaringiz bilan o'zaro ta'sir qilishi mumkin bo'lgan maqsadlarni topish
  
• 
  Biologik faollik va asosiy qo'llanilishini aniqlash
  
• 
  Eng mos in vitro tahlillarini tanlash va boshqalar
  

Silikon skriningning kosmetik mahsulot ishlab chiqarishga taqdim etadigan afzalliklaridan ba'zilari :

Eng mos in vitro testlarini tanlang

Skrining jarayonini virtual makonga olib borib, silico skriningda zarur bo'lgan laboratoriya tajribalarining muvaffaqiyatini sezilarli darajada oshiradi, ko'p vaqt va resurslarni tejaydi. Biologik faollikni va molekula samaradorligini erta bosqichda bashorat qilish qobiliyati in vitro baholashni ratsionalizatsiya qilish imkonini beradi (eng tegishli tahlil va modelni tanlash), bu ularning muvaffaqiyat darajasini maksimal darajada oshiradi va tadqiqotning iqtisodiy va vaqt samaradorligini sezilarli darajada oshiradi. mahsulotni ishlab chiqish tsikli.

Mahsulotni qayta joylashtirish / Faol ingredientlar uchun yangi ilovalar

Ko'pgina molekulalar bir nechta maqsadlarga qarshi faol bo'lganligi sababli , siliko skriningda ma'lum birikmalar uchun yangi ilovalarni topish uchun foydalanish mumkin. Bu oqsillar va molekulalarning tuzilishi haqida to'plangan juda ko'p ma'lumotlar to'plami, informatika yutuqlari bilan birgalikda mumkin bo'ldi. Silico skrining orqali tadqiqotchilar kutubxonangizda mavjud bo'lgan faol moddalarning yangi biologik faolligini aniqlashlari mumkin, bu esa mahsulotingizni boshqa da'vo bo'yicha o'zgartirish imkoniyatini ochib beradi.

Yangi faol tabiiy molekulalarning tarkibiy qismlarining kashfiyoti

Bugungi kunda iste'molchilar tobora "tabiiy" kosmetika va terini parvarish qilish mahsulotlarini qadrlashmoqda. Darhaqiqat, bugungi kunda ishlatiladigan ko'plab kosmetika va farmatsevtika mahsulotlari tabiatda mavjud bo'lgan molekulalar va birikmalardan foydalanadi va so'nggi o'n yil ichida yangi bioaktiv ingredientlarni kashf qilish uchun tabiiy mahsulotlar bo'yicha tadqiqotlar ko'paydi. GPDB kabi tabiiy molekulalarning ma'lumotlar bazalari mavjudligi tufayli silika vositalaridan o'simlik ekstraktlari kabi tabiiy manbalardan olingan yangi faol moddalarni topish uchun foydalanish mumkin .
Bu kremniy skriningning kosmetika sanoatiga taqdim etadigan afzalliklaridan faqat ba'zilari . Bu sizning kosmetika brendingizga mahsulot ishlab chiqishda yo'l-yo'riq ko'rsatishga, patent talablarini qo'llab-quvvatlashga va marketing taklifingizni yangilash va farqlashga yordam beradigan kuchli texnologiyadir.

Murakkab kasallikning molekulyar asosini ochishga qaratilgan sa'y-harakatlar kasallik jarayonini qo'zg'atuvchi biomolekulalarni aniqlash uchun yuqori o'tkazuvchanlik strategiyalarining mavjudligi bilan asoslanadi. Inson genomini ketma-ketlashtirish loyihasining yakunlanishi va asosiy texnologik ishlanmalar tadqiqotchilarga biologik tizimlarni ko'p o'lchovli tahlil qilish uchun juda ko'p imkoniyatlarni taqdim etdi. Hech bir joyda ushbu tadqiqot portlashi transkriptomika sohasidagi kabi aniqroq bo'lmagan. Bunday tekshiruvlarni qo'llab-quvvatlaydigan texnologiyaga qulay foydalanish va mavjudligi ishlab chiqarilgan ma'lumotlar miqdorining sezilarli darajada oshishiga olib keldi. Ko'pgina biologik tafovutlar genomik darajada kuzatilganligi sababli , ekspressiya ma'lumotlarining katta miqdori endi ochiqumumiy ma'lumotlar bazalari. Bundan tashqari, ushbu ma'lumotlarning kuchidan foydalanish uchun ko'plab hisoblash usullari ishlab chiqilgan. Ushbu sharhda biz differensial gen ifodasini tahlil qilish uchun in silico metodologiyalari haqida qisqacha ma'lumot beramiz, masalan, Gen ifodasining ketma-ket tahlili va raqamli differentsial displey. Ushbu strategiyalarning ham operatsion, ham natija/chiqish darajasida ishlashi baholanadi va taqqoslanadi. Silikon ifoda tahlilini yakunlashda e'tiborga olinishi kerak bo'lgan asosiy fikrlar biologlarga yordam berish uchun yo'l xaritasi sifatida ham taqdim etilgan. Bundan tashqari, bularning kremniy tarkibidagi ahamiyatini ta'kidlashzamonaviy biotibbiyot tadqiqotlaridagi metodologiyalar, ushbu yondashuvlardan foydalangan holda joriy tadqiqotlar misollari muhokama qilinadi. Ushbu sharhning asosiy maqsadi ilmiy hamjamiyatga ushbu strategiyalarning tanqidiy sharhini taqdim etishdan iborat bo'lib, ular kasallikning molekulyar mexanizmlarini aniqlashga qaratilgan biotibbiyot tadqiqotchilarining asboblar qutisiga samarali qo'shilishi mumkin.
Kasallikning boshlanishi va rivojlanishiga asos bo'lgan molekulyar hodisalarni ochishga qaratilgan tadqiqotlar, birinchi navbatda, aberrant ifodasi hujayra funktsiyasining o'zgarishiga yordam beradigan va oxir-oqibat kasallikka olib keladigan biomolekulalarning profilini aniqlashga qaratilgan. Kasallik mexanizmlariga e'tibor qaratgan holda, biotibbiyot tadqiqotchilari yangi terapevtik strategiyalar bilan yo'naltirilishi mumkin bo'lgan muhim molekulyar hodisalarni aniqlashga qaratilgan. Shunday qilib, kasallikni o'rganish mexanizmlarining asosiy boshlang'ich nuqtasi bu kasallik bilan bog'liq biomolekulalarni qanday aniqlashni hal qilishdir.
Tarixiy jihatdan bunday tadqiqotlar yagona molekulalarning tavsifiga va ularning kasallikdagi rolini o'rganishga qaratilgan. Bunday yo'naltirilgan kasalliklarni o'rganish strategiyalarining o'ziga xos zaif tomoni shundaki, murakkab kasalliklar odatda poligenik bo'lib, bitta molekula tadqiqotlari hujayraning kasal to'qimalarda rivojlanayotganligi sababli tashkil etilgan reaktsiyasi haqida tushuncha bermaydi. Shunday qilib, kasal to'qimalarning biomolekulyar tarkibining umumiy ko'rinishi kasallikka global molekulyar javobni kuzatish uchun ajoyib imkoniyatlarni taqdim etishi qabul qilinadi. To'liq javobni tasavvur qilish orqali tadqiqotchilar hujayra fenotipidagi o'zgarishlarga va oxir-oqibat kasallikka hissa qo'shadigan biomolekulalar o'rtasidagi murakkab o'zaro bog'liqlikni tushunishni boshlaydilar. O'tmishda biotibbiyot tadqiqotchilari uchun eng muhim to'siq molekulyar ma'lumotlarga qanday qilib batafsil darajada kirish va tahlil qilish edi. Bunga javob yangi eksperimental va analitik metodologiyalarning ishlab chiqilishi bo'ldi, ular ko'p jihatdan biologlarning asboblar to'plamini qayta aniqladilar.
Kasallikni molekulyar tahlil qilishning asosiy omili inson genomi loyihasining yaqinda yakunlangani bo'ldi. Ushbu muhim loyiha bizning genetik tarkibimizni batafsil va aniqlab berdi, ham salomatlik, ham kasallikni tushunish uchun zarur bo'lgan barcha ma'lumotlarni taqdim etadi. Garchi genomlarni ketma-ketlashtirish loyihasining tugallanishi katta shon-sharaf bilan kutib olinsa-da, biotibbiyot tadqiqotlari uchun yangi boshlanish sifatida ko'riladi, chunki ketma-ketlik faqat bizning genetik tarkibimizni sanab o'tadi va ma'lumotlarning salomatlik va kasallikdagi ahamiyatini izohlamaydi. Biroq, ushbu ma'lumotlarning mavjudligi ketma-ketlikni aniqlash bo'yicha davom etayotgan tashabbuslar bilan birgalikda montaj loyihalarida foydalanish uchun ketma-ketlik ma'lumotlarining katta omborini ta'minladi, shuningdek, inson transkriptomikasi bo'yicha doimiy ishlanmalarni ta'minladi.
Hujayradagi barcha biologik hodisalar, birinchi navbatda, asosiy genlarning ifodalanishidagi o'zgarishlar bilan boshqariladi. Hujayraning gen ekspressiyasini yoqish va o'chirish qobiliyati barcha biologik funktsiya va faoliyatni boshqaradi. Gen transkripsiyasi hujayra bo'linishi, proliferatsiya, differentsiatsiya va hujayra o'limi kabi normal hodisalarda juda muhimdir. Aksincha, gen transkripsiyasi kasallikning rivojlanishi va rivojlanishiga turtki bo'lgan patogenomik hodisalarni, shuningdek, terapiyaga javobni tartibga soluvchi vositadir. Shuning uchun katta qiziqish gen ekspresyon profilini aniqlashga qaratilgan bo'lib, asosiy genlar va kasallik holatlarida ifodasi o'zgargan gen klasterlarini aniqlash. Kasalliklar mexanizmini o'rganish ushbu genlarning o'zgarishi naqshlarini aniqlash orqali asoslanadi. Turli sharoitlarda gen ekspresyon profillarini solishtirish orqali, alohida signal kaskadlari yoki ma'lum hujayra jarayoni yoki kasallik etiologiyasida asosiy rol o'ynaydigan individual genlar yoki genlar guruhlari aniqlanishi mumkin. Ekspressiya profilini aniqlash gen funktsiyalarini tushunish va terapevtik maqsadlarni aniqlash uchun ham muhimdir. Gen ifodasi profili kasallikning diagnostik, prognostik va bashorat qiluvchi belgilarini aniqlash uchun ham juda muhimdir. Shuning uchun bir to'qima turidagi ko'plab genlarning ifodasini solishtirish, shuningdek, turli to'qimalarda yoki kasallik turlarida bir genning ifodasini solishtirish uchun samarali usullar talab qilinadi. Gen ifodasi profili kasallikning diagnostik, prognostik va bashorat qiluvchi belgilarini aniqlash uchun ham juda muhimdir. Shuning uchun bir to'qima turidagi ko'plab genlarning ifodasini solishtirish, shuningdek, turli to'qimalarda yoki kasallik turlarida bir genning ifodasini solishtirish uchun samarali usullar talab qilinadi. Gen ifodasi profili kasallikning diagnostik, prognostik va bashorat qiluvchi belgilarini aniqlash uchun ham juda muhimdir. Shuning uchun bir to'qima turidagi ko'plab genlarning ifodasini solishtirish, shuningdek, turli to'qimalarda yoki kasallik turlarida bir genning ifodasini solishtirish uchun samarali usullar talab qilinadi.
Shunday qilib, biotibbiyot tadqiqotchilari genomning xaritasi va gen ekspressiyasi hodisalari salomatlik va kasalliklarga qanday hissa qo'shishini tushunish bilan jihozlangan. Biroq, ushbu boy ma'lumotlardan haqiqatan ham foydalanish uchun kasallikda qanday genlar faollashtirilgan va bostirilganligini aniqlashga imkon beradigan yangi vositalar talab qilinadi. Gen ifodasini miqdoriy aniqlashga qodir bo'lgan texnikalar normal va g'ayritabiiy hujayra turlarida gen mahsulotlarini taqsimlash va tartibga solish haqidagi tushunchamizni rivojlantirishga imkon beradi. Bularga turli xil mikroarray va Gen ifodasini ketma-ket tahlil qilish (SAGE) usullari kiradi, ularning barchasi genom bo'ylab transkript ifodasini tez va samarali tekshirish imkoniyatiga ega. Mikroarraylarning rivojlanishi ma'lum bir to'qimadagi ko'plab genlarning ifodasini bir vaqtning o'zida o'rganish qobiliyatini yaxshiladi. Shu bilan birga, mikrosxemalardagi ma'lum genlarni emas, balki barcha genlarni miqdoriy va sodda tarzda ifodalovchi hisoblash metodologiyalaridan foydalanish imkoniyatlari ham mavjud. Katta hajmdagi ketma-ketlik ma'lumotlarining mavjudligi hisoblash biologiyasidagi yutuqlar bilan bog'liq holdasilika ichidagen ekspressiyasini tahlil qilish. So'nggi yigirma yil ichida kasallikning molekulyar asoslarini tushunish uchun hisoblash yondashuvlarida ulkan yutuqlar, biotibbiyot tadqiqotlarida yangi davrni e'lon qilgan yutuqlar kuzatildi. Biologik ahamiyatga ega bo'lgan ma'lumotlar to'plamining eksponentsial o'sishi biologik va biotibbiyot tadqiqot korxonasini juda ma'lumotlar nuridan ma'lumot talab qiladigan intilishga aylantirdi. Mavjud ma'lumotlarning o'sishi bizning ushbu yangi ma'lumotni tushunish va qazib olish qobiliyatimizdagi yutuqlar bilan mos keldi. Biologlar hozirda muntazam ravishda ulkan mikroarray ma'lumotlar to'plamini tahlil qiladilar, biologik tarmoqlarni qayta yaratadilar, oqsillarni katlama naqshlarini aniqlaydilar va hisoblash strategiyalari yordamida butun hujayra faoliyatini modellashtiradilar. Ushbu yutuqlarning barchasi ma'lumotlarning mavjudligiga mos keladigan hisoblash strategiyalari tomonidan boshqariladi, ma'lumotlardagi biologik ahamiyatga ega naqshlarni aniqlashning aniq maqsadi bilan. Darhaqiqat, bu texnologiyalar turli xil xavfli o'smalarni, jumladan, ko'krak, yo'g'on ichak, o'pka, tuxumdonlar, oshqozon osti bezi va prostata saratonini asoslovchi molekulyar hodisalarni o'rganish uchun ishlatilgan.Ushbu sharhda ushbu strategiyalarning bir qatori va ularning kasalliklarni tadqiq qilishdagi muhim, paydo bo'ladigan rollari muhokama qilinadi.

Silico gen ifodasi ma'lumotlarini yig'ish va tashkil qilish

EST qazib olish loyihalari sonining o'sishi asosan transkripsiyalangan ketma-ketliklarning ommaviy mavjudligi bilan bog'liq. Biroq, bunday gen-kon tahlili bilan bog'liq asosiy muammoli muammolardan biri bu ketma-ketliklar orasida topilgan ortiqchalikning yuqori darajasidir. Bitta gen ko'p marta mRNK sifatida ifodalanishi mumkinligi sababli, EST kutubxonalarida ushbu mRNKdan olingan bir xil ESTning ko'plab bir xil yoki o'xshash nusxalari bo'lishi mumkin. Bu bir-biriga o'xshashlik shuni anglatadiki, ma'lum bir ESTni qidirganda, ular bir xil genni ifodalashi mumkin bo'lgan teglar ro'yxatini olishlari mumkin. Unigene-ning rivojlanishi EST tahlili bilan bog'liq ortiqcha muammolarni bartaraf etish, shuningdek, tahlilchilar o'rtasida protokollar bo'yicha konsensusni o'rnatish uchun harakat sifatida boshlandi. Milliy Biotexnologiya Axborot Markazi (NCBI) tomonidan yuritiladi, Unigene - bu transkriptomning uyushgan ko'rinishini ishlab chiqarish uchun avtomatlashtirilgan analitik tizim. Unigene shuningdek, yuqori darajada ifodalangan genlarning ko'pligini kamaytirish orqali noyob transkriptlarni taqdim etishga imkon berish uchun ma'lumotlarni normallashtirish kabi muammolarni hal qiladi.
Yuqori o'tkazuvchanlik cDNK ketma-ketligi 1991 yilda tasvirlangan tadqiqot asosida EST ketma-ketligini olish uchun ishlatiladi, bunda cDNK klonlari tasodifiy tanlangan va ularning qo'shimchalarining bir yoki ikkala uchidan ketma-ketlashtirilgan. EST atamasi qisqa uzunligi (400-600 ta asos) bilan tavsiflangan ketma-ketlikning ushbu turiga ishora qilish uchun kiritilgan. Shuning uchun ESTlar ma'lum genlarni qidirishda kuchli, chunki ular genni topish uchun zarur bo'lgan vaqtni sezilarli darajada kamaytiradi. Unigen EST ketma-ketliklarini ortiqcha bo'lmagan klasterga ajratadi, bu erda har bir klaster noyob genni ifodalaydi. EST sekvensiyasi loyihalari soni ko'paydi va o'sishda davom etmoqda va ESTlarning tashkil etilishi ularni izlashdan kasalliklarni tadqiq qilishda tasdiqlangan va muvaffaqiyatli genlarni aniqlash vositasi sifatida foydalanishga imkon berdi.
EST depozitariysi, dbEST, Genbankning bir qismi sifatida, NIH ketma-ketlik ma'lumotlar bazasi sifatida ishlab chiqilgan. dbEST ishlab chiqarilayotgan EST ma'lumotlarining ortib borayotgan miqdoriga murojaat qiladi. Bundan tashqari, Genbankga kiritilgan katta miqdordagi ESTlar saraton kasalligining boshlanishi va rivojlanishi paytida yuzaga keladigan genetik o'zgarishlarni ochishga bag'ishlangan hamkorlik tarmog'i bo'lgan saraton genom anatomiyasi loyihasidan (CGAP) kelib chiqadi CGAP sa'y-harakatlari tufayli Unigene ma'lumotlar bazasida juda ko'p turli xil normal va o'zgartirilgan to'qimalar, jumladan 117 xil saraton va 13 turli prekanseroz hujayralar mavjud. Ushbu kutubxonalarning kuchi ularning ketma-ketligi haqida oldindan ma'lumotsiz minglab genlarning ifoda naqshlarini miqdoriy jihatdan baholashga imkon berish qobiliyatidadir.
Gen ifodasining ketma-ket tahlili (SAGE) ko'p sonli transkriptlarni samarali miqdoriy aniqlash va solishtirish qobiliyatiga ega bo'lgan usuldir. Quyidagi maqolalar SAGE kutubxonasi qurilishi haqida batafsil ma'lumot beradi. SAGE yorlig'i sifatida tanilgan cDNK transkripsiyasining faqat bir qismini ajratib olish orqali ma'lum bir to'qima uchun 50 000 transkriptni bir vaqtning o'zida tahlil qilish mumkin. Shunday qilib, ma'lum bir to'qimalar uchun ifoda profilini yaratishga imkon beradi. Tahlil SAGE teglarining konkatamerlarini (uchdan uchiga bog'langan takroriy ketma-ketliklardan tashkil topgan DNK segmentlari) shakllantirish va keyinchalik bir vaqtning o'zida 30 tagacha teglarni ketma-ketlashtirish orqali erishiladi. Birlashtirilgan ketma-ketlikdagi har bir tegning chastotasi mos keladigan transkriptlarning uyali ko'pligini aks ettiradi, bu ikki populyatsiya o'rtasidagi ifoda darajalarini statistik jihatdan muhim taqqoslash imkonini beradi. SAGE raqamli chiqishni ishlab chiqaradi, uni osongina solishtirish mumkin bo'lgan format, shuning uchun turli laboratoriyalarda turli vaqtlarda qurilgan SAGE kutubxonalarini solishtirish mumkin. Shuning uchun SAGE kutubxonalari hujayralar yoki to'qimalar o'rtasidagi gen ekspressiyasidagi farqlarni tahlil qilish uchun ishlatiladi, bu erda har bir SAGE tegining chastotasi transkriptning ko'pligini bevosita aks ettiradi va shu bilan genlar ifodasining sifat va miqdoriy darajada aniq tasvirini yaratadi.

SAGE jarayonining umumiy ko'rinishi. Genlarni ifodalash naqshlarini har tomonlama tahlil qilish uchun SAGE usuli quyidagi bosqichlardan iborat; 1 . Transkriptni yagona aniqlash uchun etarli ma'lumotni o'z ichiga olgan SAGE teglari kuchaytirish orqali ajratiladi; 2018-03-22 _ Keyin teglar bog'lanadi va ketma-ketlashtiriladi; 3 . Natijadagi ketma-ketlik ma'lumotlari namunada ifodalangan har bir genni va har bir gen ifodalangan darajalarni aniqlash uchun tahlil qilinadi; 4 . Ushbu ma'lumot to'qimalar yoki hujayra turlari o'rtasida gen ifodasini solishtirish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan kutubxonani tashkil qiladi. 
Yuqorida tavsiflangan EST va SAGE kutubxonalari kasallik bilan bog'liq gen ifodasini tekshirish va aniqlash uchun ideal vositalarni ifodalaydi. Ushbu resurslar keng ko'lamli ilovalarda, masalan, kasallikdagi muhim genlarni aniqlash yoki dorilarning hujayralarga ta'sirini tahlil qilish uchun, natijada kasallikning yo'llari haqida tushuncha berish uchun ishlatilishi mumkin. Shunga qaramay, ushbu kutubxonalarning keng qamrovli va miqdoriy transkript profillash usuli sifatida kuchi ma'lumotlarni yaratish, boshqarish va tahlil qilish uchun samarali hisoblash vositalariga tayanadi. Hozirgi kunda ushbu kutubxonalar turli to'qimalar va kasalliklarning transkriptomlarini aniqlash, shuningdek, kasal hujayralar va ularning normal hamkasblari genlarini ifodalash naqshlari o'rtasidagi farqlarni tahlil qilish uchun foydalanilmoqda.
Nihoyat, mikroarray tahlili bilan solishtirganda, bu usullar namunani yaratish bo'yicha dastlabki laboratoriya ishlarini talab qilmaydi va shuning uchun kamroq vaqt va kuch talab qiladi. Bundan tashqari, tahlil narxi ko'pincha tahlil qilinadigan namunalar miqdorini cheklaydigan nisbatan qimmat mikroarray bilan solishtirganda, ularning aksariyati silico yondashuvlar bepul.