Mesuré sur de vrais fichiers
Ce que votre fichier ADN peut réellement lire
Nous avons passé dix vrais exports de puce et quatre vrais fichiers de génome 30x dans le code même qui construit nos rapports, et compté ce que chacun pouvait lire. Les puces lisaient entre 20 et 37 % des 1 572 positions individuelles que le rapport évalue. Un gVCF complet de génome entier prouvait 99,0 % des régions que le rapport examine. Un VCF simple du même type de génome n’en prouvait presque aucune, alors qu’il contenait chaque variant trouvé.
Exports de puce
Un export de puce de 23andMe, AncestryDNA, MyHeritage ou d’un service comparable est une liste des positions que la puce de l’entreprise a été conçue pour mesurer, avec vos deux lettres à chacune. Les dix fichiers ci-dessous comptaient entre 563 320 et 955 958 lignes. Ce qui compte pour un rapport, c’est que les positions dont il a besoin en fassent partie, et que chaque génotype puisse être lu sans ambiguïté. Une position ne compte ici que si notre lecteur l’utiliserait : les génotypes sur les paires ambiguës A/T et C/G, les insertions, les délétions, les lignes corrompues et les positions non lues (no-calls) ne comptent pas.
| Fichier | Variants des scores polygéniques sur 1 457 | Positions de réponse aux médicaments sur 14 | Marqueurs de santé monogéniques sur 12 | Traits du quotidien sur 29 | Frontier et The Fringe sur 60 |
Toutes les positions évaluées |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 23andMe v32014 · 955 958 lignes | 465 | 11 | 9 | 21 | 43 | 35 % |
| 23andMe v42020 · 594 993 lignes | 344 | 11 | 8 | 23 | 43 | 27 % |
| 23andMe v52019 · 621 125 lignes | 455 | 12 | 10 | 23 | 38 | 34 % |
| AncestryDNA v22018 · 649 418 lignes | 463 | 7 | 10 | 18 | 39 | 34 % |
| AncestryDNA v22024 · 674 131 lignes | 495 | 12 | 9 | 23 | 38 | 37 % |
| MyHeritage2018 · 701 929 lignes | 281 | 3 | 2 | 7 | 15 | 20 % |
| FamilyTreeDNA2020 · 600 334 lignes | 468 | 9 | 10 | 20 | 31 | 34 % |
| FamilyTreeDNA2023 · 686 734 lignes | 283 | 3 | 2 | 7 | 14 | 20 % |
| Living DNA2019 · 691 603 lignes | 390 | 1 | 8 | 22 | 39 | 29 % |
| Genes for Good2025 · 563 320 lignes | 430 | 8 | 6 | 17 | 33 | 31 % |
La plupart des positions évaluées appartiennent aux 17 scores de risque polygénique de maladies, et les puces en lisaient entre 281 et 495 sur 1 457. Cela ne suffit pas pour un percentile précis sur la plupart des scores : notre rapport puce n’en donne un que si la puce a lu 90 % des variants d’un score, affiche une estimation à partir de la moitié, et déclare le score non exploitable en dessous. Les positions de réponse aux médicaments vont de 1 à 12 sur 14 ; ce qu’une puce peut dire d’un médicament donné dépend donc de la puce.
Deux fichiers lisaient bien moins que les autres. Tous deux proviennent du même type de puce, qui ne contient pas beaucoup des positions cliniques : nous avons vérifié à la main que les positions manquantes sont absentes des fichiers, et non mal lues. La version de la puce compte autant que la marque, comme le montrent les trois lignes 23andMe.
Ce qu’il ne faut demander à aucune puce
Les puces mesurent très bien les variants courants. Elles lisent mal les variants rares, et c’est parmi eux que se trouvent la plupart des changements à l’origine de maladies. Une étude publiée en 2021 dans le BMJ a comparé les résultats de puce au séquençage chez près de 50 000 participants de la UK Biobank : pour les variants plus rares que 1 sur 100 000, seuls 16 % des résultats positifs de la puce ont été confirmés. Pour les variants de BRCA1 et BRCA2 à l’origine de maladies, 4,2 % des résultats positifs de puce étaient réels. Notre rapport puce laisse donc entièrement de côté le statut de porteur et les résultats cliniques rares, plutôt que d’afficher des résultats sur lesquels il ne peut pas s’engager. Pourquoi la plupart des variants rares lus sur puce sont faux confronte trois de ces fichiers de puce aux génomes entiers des mêmes personnes.
Fichiers de génome entier
Un génome séquencé couvre bien plus qu’une puce, mais ce qu’un rapport peut prouver dépend du fichier que vous téléchargez. Un VCF simple ne liste que les endroits où vous différez du génome de référence. Un gVCF y ajoute des blocs de référence, des tronçons où le séquençage a regardé et trouvé la base de référence. Nous avons réduit chaque fichier aux 1 054 régions que notre rapport examine, 25 497 095 bases en tout, et compté les bases que chaque fichier confirme positivement : un génotype appelé, variant ou référence, à une profondeur de lecture d’au moins 10.
| Fichier | Bases confirmées | Régions confirmées à 90 % au moins | Variants listés dans ces régions |
|---|---|---|---|
| Un second fournisseur 30xgVCF | 14,2 % | 0 sur 1 054 | 50 015 |
| Sequencing.com 30xgVCF de 2024 | 99,0 % | 1 038 sur 1 054 | 41 952 |
| Dante Labs 30xVCF simple de 2024 | 0,16 % | 0 sur 1 054 | 41 164 |
| Nebula Genomics 30xVCF simple de 2025 | 0,17 % | 0 sur 1 054 | 43 261 |
Les deux VCF simples listaient des dizaines de milliers de variants dans ces régions, comme on l’attend d’un bon génome 30x, et ne confirmaient presque rien d’autre. Là où ils se taisent, le rapport ne peut qu’en déduire que vous correspondez à la référence : le fichier ne peut pas dire si la position correspondait ou n’a jamais été lue. Nous signalons ces lectures comme déduites, et sur un VCF simple nous ne déclarons jamais un gène examiné et sans variant. Pourquoi une ligne manquante n’est pas un résultat négatif montre comment cette déduction s’est déjà trompée sur de vrais fichiers.
Tous les gVCF ne sont pas complets. L’autre gVCF du tableau ne confirmait que 14,2 % : le fichier n’a tout simplement aucun enregistrement pour l’essentiel du panel, parce que la chaîne de traitement qui l’a produit a sauté des tronçons du génome. C’est pourquoi le rapport mesure ce que chaque fichier couvre, gène par gène, au lieu de le supposer d’après le type de fichier.
Si votre fournisseur propose un gVCF, téléchargez-le. S’il propose des reads alignés, un BAM ou un CRAM, ceux-ci permettent de relire un gène base par base, et c’est ce que fait notre module complémentaire Deep Read.
Notre méthode de mesure
Les fichiers sont des exports publics du Personal Genome Project, dont les participants partagent ouvertement leurs données. Nous ne les désignons que par fournisseur et par année. Les puces ont été lues avec le même lecteur que celui qui construit notre rapport puce, sur les 1 572 positions individuelles qu’il évalue, sans les marqueurs des lignées, qui n’ont pas de rsID et dont la moitié n’existe que sur un chromosome Y. Les fichiers de génome ont été réduits à notre panel avec bcftools et mesurés avec le même code de couverture que celui qui remplit le tableau de couverture d’un rapport. Un fichier de chaque type ne fait qu’un point de mesure : une autre version de kit peut lire plus ou moins que la ligne affichée. La mesure a été faite le 6 octobre 2026, et les chiffres sont disponibles au format JSON, sous licence CC BY 4.0.
Pour voir ce que contient votre propre fichier, ouvrez-le dans la vérification gratuite du fichier. Elle s’exécute dans votre navigateur, et rien n’est envoyé.
Questions fréquentes
Quelle part de mon ADN un fichier 23andMe ou AncestryDNA contient-il ?
Un export de puce liste un ensemble fixe de positions que la puce a été conçue pour mesurer : entre 563 320 et 955 958 lignes dans les dix fichiers que nous avons mesurés. Sur les 1 572 positions individuelles que notre rapport évalue, ces fichiers pouvaient en lire entre 20 et 37 %.
Un fichier de puce peut-il révéler mon statut de porteur d’une maladie génétique ?
Pas de façon fiable. Les changements à l’origine de maladies sont en général très rares, et les puces lisent mal les variants très rares : dans une étude publiée en 2021 dans le BMJ, seuls 16 % des variants plus rares que 1 sur 100 000 signalés par une puce ont été confirmés par séquençage. C’est pourquoi notre rapport puce laisse de côté le statut de porteur. C’est un génome séquencé qui permet de répondre à cette question.
Un gVCF vaut-il mieux qu’un VCF simple ?
Les deux listent les variants trouvés dans un génome séquencé. Un gVCF enregistre en plus les tronçons où le séquençage a regardé et trouvé la référence, ce qui lui permet de prouver qu’un gène a été examiné. Dans nos mesures, un gVCF complet prouvait 99,0 % des régions que notre rapport examine ; les deux VCF simples en prouvaient bien moins de 1 %, uniquement les bases où ils listaient un variant.
Voyez ce que votre fichier permet de lire avant de payer quoi que ce soit.
Le rapport lui-même est en anglais.
Références
- Weedon MN, Jackson L, Harrison JW, et al. Use of SNP chips to detect rare pathogenic variants: retrospective, population based diagnostic evaluation. BMJ. 2021;372:n214.
- Personal Genome Project, la source des fichiers mesurés ici.
- La spécification VCF 4.2