Una micromatriz es una secuencia de puntos de ADN, proteína o tejido dispuestos en una matriz para facilitar el análisis simultáneo. El más famoso es el microarray de ADN, que desempeña un papel integral en la elaboración de perfiles de expresión génica. El material del sustrato es vidrio, plástico o un chip de silicona. Los nombres alternativos para la micromatriz de ADN incluyen chip de gen, chip de ADN y biochip. Los pequeños trozos de ADN se llaman sondas.
Se puede hacer una micromatriz de varias formas. La más primitiva es simplemente dejar caer el ADN en portaobjetos de vidrio con alfileres. Las técnicas más sofisticadas emplean fotolitografía, enfoques electroquímicos e incluso impresión por inyección de tinta, cualquier cosa que pueda llevar el ADN a un lugar preciso con precisión.
La micromatriz de ADN es un producto de finales de los 1980 y principios de los 1990, cuando la biotecnología realmente comenzó a despegar. El microarray permite a un investigador realizar una secuencia de pruebas en todas las muestras al mismo tiempo, acelerando la investigación de forma espectacular. La experimentación biológica tradicional trabaja en las cosas de una en una. Las sondas a veces están marcadas con puntos llamados fluorofores cuando no se pueden diferenciar fácilmente.
Algunas de las micromatrices más grandes, fabricadas por empresas como NimbleGen Systems, contienen hasta 390,000 puntos. El microarray se utiliza con frecuencia para analizar el genoma completo de un organismo, que puede contener docenas de cromosomas o más, cada uno con su propio ADN y ARN. Desafortunadamente, no todos los microarrays son compatibles entre sí y hay una falta manifiesta de estándares. Se están realizando esfuerzos de estandarización, pero sin mucho éxito hasta el momento.
Como la mayoría de las agendas de investigación en biotecnología de vanguardia, las pruebas en el microarray pueden producir grandes cantidades de datos, dando lugar al campo de la bioinformática, que busca darle sentido a todo. Es posible que existan descubrimientos y correlaciones que ya hemos medido, pero que simplemente no se notaron debido al desbordamiento de datos. La minería de datos se utiliza ampliamente para analizar los resultados de estos complejos experimentos.