Ein Microarray ist eine Sequenz von DNA-, Protein- oder Gewebepunkten, die auf einem Array angeordnet sind, um eine einfache simultane Analyse zu ermöglichen. Das bekannteste ist das DNA-Mikroarray, das eine wesentliche Rolle bei der Erstellung von Genexpressionsprofilen spielt. Das Substratmaterial ist Glas, Kunststoff oder ein Siliziumchip. Alternative Namen für den DNA-Mikroarray sind Genchip, DNA-Chip und Biochip. Die kleinen DNA-Stücke werden Sonden genannt.
Ein Microarray kann auf verschiedene Weise hergestellt werden. Am primitivsten ist es, die DNA einfach mit Stecknadeln auf Objektträger zu tropfen. Anspruchsvollere Techniken verwenden Photolithographie, elektrochemische Ansätze und sogar Tintenstrahldruck – alles, was die DNA genau an einen präzisen Punkt bringen kann.
Der DNA-Microarray ist ein Produkt der späten 1980er und frühen 1990er Jahre, als die Biotechnologie erst richtig durchzustarten begann. Das Microarray ermöglicht es einem Forscher, eine Reihe von Tests an allen Proben gleichzeitig durchzuführen, was die Forschung erheblich beschleunigt. Traditionelle biologische Experimente arbeiten an Dingen nacheinander. Die Sonden sind manchmal mit Punkten gekennzeichnet, die Fluorfore genannt werden, wenn sie nicht leicht voneinander zu unterscheiden sind.
Einige der größten Microarrays von Unternehmen wie NimbleGen Systems enthalten bis zu 390,000 Spots. Das Microarray wird häufig bei der Analyse des gesamten Genoms eines Organismus verwendet, das Dutzende von Chromosomen oder mehr mit jeweils eigener DNA und RNA enthalten kann. Leider sind nicht alle Microarrays untereinander kompatibel und es mangelt offensichtlich an Standards. Standardisierungsbemühungen sind im Gange, aber bisher ohne großen Erfolg.
Wie die meisten hochmodernen biotechnologischen Forschungsagenden können Tests auf dem Microarray riesige Datenmengen produzieren, was den Bereich der Bioinformatik hervorbringt, der versucht, alles zu verstehen. Es mag Entdeckungen und Zusammenhänge geben, die wir bereits gemessen, aber aufgrund des Datenüberflusses einfach nicht bemerkt haben. Data Mining wird ausgiebig verwendet, um die Ergebnisse dieser komplexen Experimente zu analysieren.