Deux tests ADN, deux résultats : d’où viennent les différences

Ce qui t’attend dans cet article

1. Ce qui se passe entre ton échantillon de salive et la page finale
2. Les quatre points qui ne sont pas définis
3. Quelles positions du patrimoine génétique sont effectivement mesurées
4. Là où la signification reste ouverte, l’interprétation l’est aussi
5. Par rapport à qui ta valeur est calculée
6. Pourquoi les mêmes données donnent naissance à deux chiffres
7. Comment les lacunes des données de mesure sont comblées
8. Ce que deux rapports ont malgré tout en commun
9. Comment mybody®x gère ces quatre points
10. Que faire lorsque tu as deux rapports sous les yeux
11. Limites : ce que cet article n’explique pas
12. Ce qui compte pour comparer deux rapports
Questions fréquentes
Sources

Ce qui se passe entre ton échantillon de salive et la page finale

Ton ADN est le même dans les deux cas. Il ne change pas lorsque tu fournis deux échantillons, ni entre deux interprétations. Pourtant, au final, le rapport n’est pas une image de ton ADN, mais le résultat d’une chaîne d’étapes.

Cette chaîne comporte quatre étapes. L’ADN est extrait de la salive. Une puce lit, à des positions définies, quelle variante s’y trouve. Une étape de calcul complète les positions que la puce ne couvre pas. Enfin, le résultat est comparé à un groupe de référence, puis traduit en texte.

Chacune de ces étapes implique une décision. Elle est prise avant même que ton échantillon n’arrive au laboratoire, et aucune norme contraignante ne prescrit la manière dont elle doit être prise. C’est précisément là que naissent les différences dont il est question dans cet article.

Pourquoi la lecture elle-même pose rarement problème

La lecture d’une position définie est une opération technique avec un résultat attendu clair. À ce stade, il n’y a généralement pas matière à controverse, car deux laboratoires qui lisent la même position obtiennent la même lettre.

La différence apparaît plus tard. Elle apparaît au moment où des lettres relevées sont transformées en une conclusion vous concernant, et cette traduction n’est prescrite de manière uniforme nulle part. Le fonctionnement technique de cette lecture et ses différences avec un séquençage complet sont expliqués dans l’article Génotypage ou séquençage : la différence.

La différence entre valeur mesurée et conclusion

Une valeur mesurée est un constat : à la position X, cette variante est présente chez vous. Une conclusion est autre chose : cette variante a telle ou telle signification pour vous. Plusieurs décisions s’intercalent entre les deux.

Lorsqu’on met deux rapports côte à côte, on compare généralement leurs conclusions. On ne voit même pas les valeurs mesurées qui les sous-tendent. C’est précisément pourquoi une différence semble plus importante qu’elle ne l’est au niveau des données brutes.

Les quatre points qui ne sont pas définis

Deux analyses d’un même échantillon peuvent diverger pour trois raisons qui ne sont pas définies : les positions du génome qui sont effectivement mesurées, le groupe de comparaison servant de référence et la formule utilisée pour obtenir une valeur à partir de ces deux éléments. Une étude publiée en 2014 dans Genetics in Medicine a attribué précisément à ces trois raisons les différences entre les fournisseurs (Kalf et al., 2014).

Il faut y ajouter un quatrième point, que cette étude n’aborde pas : le complément des positions manquantes. Il provient d’une étude ultérieure et est détaillé au chapitre 7, car il comporte une limite qui lui est propre.

Cette vue d’ensemble ne compare pas les fournisseurs. Elle décrit ce qui reste ouvert à chaque étape et l’impact que cela a sur le texte du rapport.

L’étude de 2014 date de douze ans. Les recherches menées pour cet article n’ont pas permis de trouver d’étude plus récente comparant systématiquement les rapports de plusieurs fournisseurs pour une même personne. L’ancienneté de la preuve est indiquée ici plutôt que passée sous silence.

Quelles positions du patrimoine génétique sont effectivement mesurées

Une puce ne lit pas l’intégralité du patrimoine génétique. Elle lit des positions individuelles prédéfinies, auxquelles les êtres humains présentent souvent des différences. Les positions retenues dépendent de la conception de la puce.

Selon une analyse de données génotypiques de consommateurs publiée dans le Computational and Structural Biotechnology Journal, la plupart des puces destinées au marché grand public couvrent entre 600 000 et 800 000 positions (Lu et al., 2021). Cet ordre de grandeur représente moins d’un pour cent des plus de 100 millions de variants humains confirmés répertoriés dans la base de référence dbSNP.

Pourquoi ce chiffre est facilement mal compris

Le point de comparaison est important. Ce pourcentage d’un pour cent se rapporte au nombre de variants connus dans une base de données, et non à une fraction de votre patrimoine génétique. Assimiler les deux revient à transformer une sélection judicieuse en défaut.

Le choix est le véritable enjeu. Une puce mesure délibérément des positions pour lesquelles il existe une base de recherche. Mesurer tout le reste augmenterait le volume de données sans améliorer les conclusions.

Deux listes qui ne se recoupent que partiellement

La même analyse montre à quel point ces listes peuvent différer. Deux puces très répandues ne se recoupent qu’à hauteur d’environ 20 % des positions mesurées (Lu et al., 2021). Le nombre et l’emplacement des sites lus ne sont donc pas la même chose, même lorsque deux rapports se ressemblent.

L’écart peut être encore plus grand. La même analyse décrit un cas dans lequel deux jeux de données, comprenant respectivement 500 000 et un million de positions lues, n’ont que 100 000 positions en commun (Lu et al., 2021). Mettre deux rapports de ce type côte à côte revient, pour une large part, à comparer des questions différentes.

Pour vous, lectrice ou lecteur, cela a une conséquence immédiate. Si une caractéristique figure dans un rapport et pas dans l’autre, ce n’est pas nécessairement une contradiction. Cela peut signifier que la position correspondante n’a tout simplement pas été lue dans le second cas.

Le choix des positions constitue donc l’une des nombreuses raisons des écarts. Ce n’est ni la seule ni automatiquement la plus importante.

Lorsque la signification reste ouverte, l’interprétation l’est aussi

Après la mesure vient l’interprétation, et c’est là que commence le domaine dans lequel la recherche elle-même n’a pas encore livré de réponse définitive. Une société savante l’a clairement souligné dans un entretien en 2025.

En 2025, la Deutsche Gesellschaft für Ernährung a établi que la fonction de nombreux loci génétiques étudiés dans ce type de tests n’est pas encore totalement élucidée. Lorsque la signification d’un emplacement reste incertaine, son interprétation l’est également, et deux interprétations peuvent différer sans que l’une d’elles ait été mal mesurée.

Pourquoi de nombreux emplacements individuels ont un faible impact

Dans le même entretien figure un chiffre qui rend le lien concret. Les quelque 1 000 emplacements génétiques trouvés à ce jour n’ont chacun qu’un effet limité sur le poids corporel (Deutsche Gesellschaft für Ernährung, 2025).

De nombreuses petites contributions peuvent être regroupées de plusieurs manières. Une personne qui pondère vingt emplacements obtient une image différente de celle qui en pondère cinquante, alors que toutes deux travaillent avec les mêmes lettres.

Ce qui en découle et ce qui n’en découle pas

Cela ne signifie pas qu’une analyse est arbitraire. Une situation de recherche ouverte est autre chose que l’arbitraire : elle décrit une marge de manœuvre avec des limites, et non un espace vide.

Il s’ensuit toutefois qu’une différence entre deux rapports ne permet, à elle seule, d’incriminer personne. Elle montre qu’à un endroit laissé ouvert, deux décisions différentes ont été prises.

Par rapport à qui votre valeur est calculée

Aucune valeur n’existe en soi. Elle est toujours relative à un groupe, et ce groupe est une convention. Le choix de la moyenne d’une population comme point de départ fait partie des trois raisons mentionnées en 2014 dans Genetics in Medicine (Kalf et al., 2014).

Vous connaissez ce principe dans la vie quotidienne. Une taille de 1,80 m est supérieure à la moyenne ou banale selon les personnes auxquelles vous vous comparez. La valeur mesurée reste identique dans les deux cas.

Pourquoi le groupe d’ascendance joue ici un rôle

Les variantes génétiques sont plus ou moins fréquentes selon les groupes de population. Une étude portant sur 23 puces dans six groupes d’ascendance a conclu qu’une puce adaptée au groupe concerné fournissait de meilleurs résultats qu’une puce plus grande qui ne l’était pas (Nguyen et al., Scientific Reports, 2022).

La taille seule ne constitue donc pas un critère de qualité. L’adéquation prime sur l’ampleur, et l’adéquation est une décision prise avant la mesure.

Ce que cela signifie pour votre rapport

Si, dans un rapport il est écrit « supérieur à la moyenne » et dans l’autre « moyen », la différence peut tenir uniquement au groupe de référence. Les deux phrases seraient alors justes, car elles répondent à des questions différentes.

Levier 2

Trois de ces quatre points interviennent avant l’arrivée de ton échantillon au laboratoire. Seul le quatrième apparaît au cours de l’analyse elle-même.

Pourquoi les mêmes données produisent deux chiffres

Le troisième levier est le plus invisible. Il réside dans la règle de calcul qui transforme de nombreux sites individuels en une valeur, et cette règle ne figure dans aucun rapport.

L’étude de 2014 a constaté que les prestataires comparés appliquaient des formules différentes et que cela influait sur les valeurs prédites (Kalf et al., 2014). Les lettres mesurées étaient pourtant les mêmes.

Deux méthodes de calcul diffèrent généralement sur deux points. Le premier est le nombre de sites qui sont effectivement pris en compte. Le second est le poids attribué à chaque site. Ces deux informations figurent rarement dans un rapport.

Une image pour l’illustrer : deux enseignants corrigent la même copie avec le même barème, mais accordent une pondération différente aux exercices. Les deux notes sont justifiées de manière compréhensible, tout en étant différentes.

Ordres de grandeur issus de la littérature spécialisée

Sources : Lu et al., Computational and Structural Biotechnology Journal, 2021 · Nguyen et al., Scientific Reports, 2022 · Société allemande de nutrition, 2025

Comment reconnaître un calcul documenté

Un rapport n’a pas besoin d’imprimer sa formule pour être compréhensible. Il suffit déjà qu’il indique combien de sites ont contribué à un résultat et sur quoi repose son interprétation.

Si les deux informations manquent, la différence avec un deuxième rapport ne peut pas être expliquée. Il ne reste alors qu’à constater que deux chiffres sont différents.

Comment les lacunes dans les données de mesure sont comblées

Aucune puce ne couvre tous les sites qui pourraient être utiles à une analyse. Une partie des sites manquants est donc complétée par calcul. Cette méthode s’appelle l’imputation, c’est-à-dire l’estimation de sites inconnus à partir de sites voisins effectivement mesurés.

Une étude publiée dans Genome Medicine a examiné l’ampleur du déplacement d’un résultat dû à ce phénomène. Dans la plupart des cas, l’écart reste inférieur à cinq rangs centiles et ne modifie pas l’interprétation ; dans seulement environ un pour cent des cas, il est nettement plus important (Chen et al., 2020).

Pourquoi ce chiffre est souvent interprété dans le mauvais sens

Le cas exceptionnel est la partie la plus intéressante de la phrase, et c’est précisément pourquoi il est souvent transformé en message principal. La source dit le contraire : dans la plupart des cas, l’écart est de ceux que l’on ne voit pas dans le rapport.

Pour comparer deux rapports, cela signifie que l’imputation est rarement l’explication. Lorsque deux analyses divergent nettement, il faut plutôt se tourner vers les trois autres leviers.

Ce que tu dois en retenir concrètement

Un rapport qui présente des positions complétées comme si elles avaient été mesurées passe sous silence une étape intermédiaire. La question de savoir quelles données ont été lues et lesquelles ont été calculées est donc une question pertinente à poser pour toute analyse.

Ce que deux rapports ont malgré tout en commun

Quatre chapitres consacrés aux différences pourraient donner l’impression que tout est affaire de négociation. Ce n’est pas le cas.

Au niveau des lettres, il y a peu de place à la discussion. Tes variants à une position donnée constituent un résultat, et non une question d’appréciation ; avec un travail rigoureux, ils seront identiques dans les deux analyses.

La partie qui reste stable

Les prédispositions héréditaires relevées par un tel test restent permanentes. Elles constituent la partie stable du calcul, et c’est pourquoi le point de référence d’une analyse ne se déplace pas de lui-même. Pourquoi cette stabilité implique qu’un test ADN suffit une seule fois, et où se situe la limite de cette affirmation, est expliqué dans l’article Faire un test ADN une seule fois : ce qui se cache derrière.

Ce qui évolue, c’est l’interprétation. C’est précisément cette variabilité qui explique pourquoi deux analyses réalisées au même moment peuvent aboutir à des résultats différents et pourquoi le même échantillon pourrait être interprété différemment plus tard.

Là où une concordance est à prévoir

Pour les caractéristiques individuelles bien étudiées, les écarts sont improbables. Plus la fonction d’un site est clairement établie, moins il reste de marge pour deux interprétations différentes.

Il en va autrement pour les affirmations composites. Dès que de nombreux emplacements apportant une faible contribution sont combinés pour calculer une valeur, chaque décision du processus de calcul influe sur le résultat.

Comment mybody®x traite ces quatre points

Cette phrase ne porte aucun jugement sur les autres analyses. Elle décrit une situation dans laquelle se trouve toute analyse, y compris la nôtre. Ce qui peut différer, c’est la manière de l’aborder.

mybody®x (MYBODY Lab GmbH) expose sa méthode. Le travail repose sur un génotypage SNP de plus de 700 000 positions individuelles prédéfinies, et non sur le séquençage de l’ensemble du génome. Cela constitue une information sur le premier levier, et elle est vérifiable.

Seule une partie de ces positions relevées est analysée, et cette partie est également chiffrée. Le test ADN NutriCare | INFINITY analyse 140 variations génétiques à partir d’un échantillon de salive et coûte 269,00 € (au 31/08/2026, modifications possibles) ; les rapports qui en résultent sont présentés sur la page produit.

Ce que le test ne fait explicitement pas

L’analyse ADN sert au conseil en matière d’alimentation et de mode de vie. Il ne s’agit pas d’une procédure diagnostique, elle ne constitue pas une prédiction de maladie et ne remplace ni un examen ni un conseil médical.

La portée a également ses limites, qu’il convient de préciser. Le rapport ne contient aucune analyse des protéines, des protides ou des macronutriments, et l’évaluation de la tolérance testée se limite à quatre rapports dans le chapitre consacré au type métabolique : alcool, caféine, lactose et gluten.

La question de l’interprétation appelle une position claire. Nous ne vendons pas une recommandation pour perdre du poids, mais une classification. Le test décrit des prédispositions et ne promet aucun résultat.

La lacune qui subsiste ici aussi

Il reste une lacune concernant les deux autres leviers, et il convient de la nommer. Le groupe de comparaison sur lequel repose une classification et la méthode de calcul utilisée pour l’obtenir sont rarement détaillés dans un rapport d’analyse.

Cela vaut pour notre rapport comme pour les autres. Un texte sur la comparabilité qui laisserait précisément cette lacune de côté serait indigne de son objet.

Ce que vous faites lorsque vous disposez de deux rapports

Le premier réflexe consiste à se demander lequel des deux est exact. Cette question mène rarement plus loin, car elle exige une décision que le contenu ne permet pas de prendre.

La question complémentaire est différente : les deux rapports décrivent-ils la même chose ? Souvent, la réponse est non dès que l’on met les informations côte à côte.

Quatre questions sur les deux rapports

Vérifiez d’abord s’il s’agit de la même position. Si les deux rapports indiquent l’identifiant de l’emplacement examiné, la comparaison est seulement alors possible ; s’il manque dans l’un des deux, vous comparez deux titres.

Vérifiez en deuxième lieu la référence. Un mot comme « élevé » doit préciser par rapport à quel groupe il s’applique ; sinon, il reste une affirmation sans référence.

Vérifiez en troisième lieu combien de positions ont été prises en compte dans le résultat. Un résultat fondé sur cinq emplacements et un autre fondé sur cinquante ne sont pas du même type, même s’ils semblent identiques.

Vérifiez enfin si le rapport distingue les positions mesurées des positions complétées. Lorsqu’il l’indique, il rend visible le quatrième levier.

Notez les quatre réponses à côté des deux rapports avant de les évaluer. Ensuite, vous verrez généralement immédiatement si les deux répondent à la même question.

Quand un rapport doit être apporté en consultation

Un rapport d’ADN nutritionnel ne constitue pas un diagnostic de maladie et ne répond à aucune question médicale. Si des symptômes vous ont amené à vous intéresser à ce sujet, leur évaluation relève d’un cabinet médical, indépendamment de ce qui figure dans un rapport.

Emportez les deux rapports à un tel entretien si vous les avez. Une différence entre deux analyses est une bonne occasion de poser une question précise et une mauvaise raison de tirer votre propre conclusion.

Limites : ce que cet article n’explique pas

Les éléments disponibles sur cette question sont plus minces que ne pourrait le laisser penser la longueur de l’article. À l’exception de la source de la Société allemande de nutrition, ils consistent en publications spécialisées en anglais. Il n’a pas été possible de trouver une institution allemande décrivant le mécanisme dans son ensemble.

La preuve principale est en outre ancienne. L’étude qui nomme trois des quatre leviers date de 2014, et il n’a pas été possible de trouver un travail plus récent portant sur la même question. Cela n’affaiblit pas l’affirmation, mais en limite la portée.

Il n’existe pas de chiffre fiable concernant la fréquence. La fréquence à laquelle deux analyses du même échantillon divergent n’est pas chiffrée dans les sources examinées. C’est pourquoi cet article ne donne aucun chiffre à ce sujet.

Et une limite qui nous concerne directement : ce texte explique comment les différences apparaissent. Il n’explique pas lequel de deux rapports précis est le plus pertinent dans votre cas. Cela ne peut être déterminé qu’à partir des rapports eux-mêmes.

Ce qui compte dans la comparaison de deux rapports

Si vous ne devez retenir qu’une seule action, retenez celle-ci : cherchez dans les deux rapports l’identifiant de la position examinée et l’indication du groupe auquel elle a été comparée. Deux informations par résultat, c’est tout ce qu’il faut pour commencer.

La raison est pratique. Parmi les quatre leviers, ce sont les deux qu’un rapport peut mentionner sans révéler ses méthodes de calcul. Si vous ne les trouvez dans aucun des deux rapports, la comparaison est indécidable, et c’est aussi un résultat.

Au départ, la question était de savoir comment deux rapports portant sur le même ADN pouvaient diverger. La réponse est peu spectaculaire : ils ne divergent pas au niveau de la mesure, mais au niveau des décisions prises ensuite. Lorsqu’on connaît ces décisions, on lit les deux rapports différemment.

Questions fréquentes

Sources

1. Kalf RRJ, Mihaescu R, Kundu S, de Knijff P, Green RC, Janssens ACJW : Variations des risques prédits lors des tests génomiques personnels pour les maladies complexes courantes. Genetics in Medicine 16(1), 2014, DOI 10.1038/gim.2013.80 – doi.org
2. Société allemande de nutrition : Alimentation personnalisée – comment ça marche ? Entretien avec la professeure Christina Holzapfel, 2025, consulté le 31.08.2026 – dge.de
3. Lu C, Greshake Tzovaras B, Gough J : Étude des données de génotypage fournies directement aux consommateurs et outil de contrôle qualité (GenomePrep) pour la recherche. Computational and Structural Biotechnology Journal 19, 2021, DOI 10.1016/j.csbj.2021.06.040 – doi.org
4. Chen S-F, Dias R, Evans D, Salfati EL, Liu S, Wineinger NE, Torkamani A : Imputation des génotypes et variabilité dans l’estimation du score de risque polygénique. Genome Medicine 12, 2020, DOI 10.1186/s13073-020-00801-x – doi.org

Les trois raisons expliquant les prédictions divergentes entre les prestataires proviennent de [1]. La citation concernant la fonction des loci génétiques et l’indication d’environ 1 000 loci génétiques proviennent de [2]. Les informations sur le nombre de positions mesurées, le rapport avec la base de données de variants dbSNP et le chevauchement de deux puces courantes proviennent de [3]. Les informations sur l’imputation et ses limites proviennent de [4]. La comparaison de 23 puces dans six groupes d’ascendance est attribuée dans le texte à ses auteurs, à la revue scientifique et à l’année de publication : Nguyen et al., Scientific Reports 12, 2022, DOI 10.1038/s41598-022-22215-y. Les informations concernant le prix, l’étendue et le type d’échantillon proviennent de la page produit de mybody®x, consultée le 31.08.2026. Toutes les sources ont été consultées et vérifiées le 31.08.2026. Dans les travaux [1] et [3], les prestataires et les fabricants sont nommément cités ; leurs noms sont ici formulés de manière neutre, tandis que les chiffres sont repris sans modification.

Équipe éditoriale & spécialisée de mybody®x

Nutrigenétique Diagnostic de laboratoire Sciences de la nutrition Analyse des données génétiques

Cet article a été rédigé par l’équipe éditoriale et spécialisée de mybody®x. L’équipe réunit la nutrigénétique, le diagnostic de laboratoire et les sciences de la nutrition. Les personnes qui y contribuent sont présentées sur la page des auteurs.

Publié le 31.08.2026 · Dernière mise à jour le 31.08.2026

L’analyse ADN sert de base aux conseils en matière d’alimentation et de mode de vie. Il ne s’agit pas d’une procédure diagnostique, elle ne permet pas de prédire les maladies et ne remplace ni un examen ni un conseil médical. Les variantes génétiques décrivent des probabilités au sein de groupes de population, et non une détermination pour chaque individu.