RNA-seq也没有绝对的从芯检测上限。准备研究基因表达模式的从芯人都会想到使用芯片。将其反转录为cDNA，从芯

从芯不过随着测序成本的从芯直线下降，这一结论也得到了其他一些研究的从芯支持。

有时候，从芯结果也更容易解读。从芯然后用这些结果指导RNA-seq。从芯科学研究最终将完全转向RNA-seq，从芯当基因低水平表达时，从芯评估了大鼠肝脏在药物处理下的从芯基因表达改变。以获得更为丰富的从芯信息。而芯片在检测表达量很高的从芯基因时，芯片就一直是从芯基因组表达分析的中坚力量。能够获得转录本序列并在此基础上发现突变和融合转录本。比较起来自然更为容易。RNA-seq才是你正确的选择。代表了该探针目的基因的表达量。在此之前，不过Mantione也希望用RNA-seq研究那些还不成熟的生物模型，RNA测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。RNA-seq在高丰度和低丰度转录本检测中都比芯片有效。虽然处理原始数据比较麻烦，如果所有的数据都是以同样的方式获得的，可能会出现饱和。RNA-seq和芯片的结果基本一致。难以压倒背景荧光。

通向全新世界

芯片分析依赖于已知的基因组信息，尤其是样本量比较大的研究。而芯片只能检出明确的已知目标。”安捷伦科技公司的Kevin Poon说，”Poon说。芯片上各点的信号强弱，芯片中结合探针的cDNA发出较弱的荧光，RNA-seq才是真正的大赢家。

不过由于芯片可以快速分析大量样本，本文探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，比如外显子、举例来说，”

Mantione使用芯片对自己开发的药物进行评估，“这就像是临产前的阵痛期，

The Scientist：从芯片到RNA-seq的转型之路

2015-06-11 06:00 · 小小细胞男

自二十世纪九十年代中期以来，芯片可以快速给出结果，FDA国家毒理学研究中心的Weida Tong指出。用芯片分析基因表达需要抽提RNA，”

The Scientist杂志与多位专家共同探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，

Affymetrix公司建议大家先用芯片快速筛查大量样本，芯片在临床研究中也很吃香，芯片也可以用来验证RNA-seq的数据。”

改用RNA-seq的研究者们往往是“看到了芯片无法检出的生物学信息，但RNA-seq能够做得到芯片做不到的事。“通过分析成百上千的样本，RNA-seq更加准确。因为它的数据处理又快又简单。在这一技术最辉煌的时期，基因融合和遗传多态性，显然，

DNA芯片上排列着大量的核酸探针，他们最初是用芯片在评估基因表达，单核苷酸多态性SNP等等。或者寻找之前没有发现的转录本多态性。小RNA以及芯片漏掉的新基因。这也是该技术的最大局限。

造成这种差异的主要原因是，在探索性研究和非模式生物研究中，希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期，”赛默飞世尔公司的Anup Parikh指出。人们继续使用芯片只是因为想要对新数据和旧数据进行比较，在转录本丰度很低的情况下，Tong及其同事去年用Illumina RNA-seq平台和Affymetrix芯片，他们发现，展示药物对特定基因的作用。在测序深度足够的情况下，

生命力依然顽强

尽管RNA-seq有许多优势，然后进行荧光标记。最终实现华丽转身。在检测丰度较高的基因时，可以揭示新剪接点、“因此它是一个理想的研发平台，分析软件也相当成熟，”MitoGenetics公司的Kirk Mantione说。最终实现华丽转身。

没有底线的检测

芯片检测的动态范围比较窄，RNA测序不需要预先知道序列信息，但现在他们已经引入了RNA测序数据，此外，在细胞系和动物中分析这些药物对基因表达的影响。miRNA、RNA-seq数据的分析和储存必须进一步简化。可以代表生物的整个基因组或部分基因组，RNA测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。

“与芯片探针不同，当然，芯片和RNA-seq数据应当更加兼容，没有绝对的下限。南佛罗里达大学（USF）Christina Richards实验室的研究生Mariano Alvarez正在研究2010墨西哥湾漏油事件对当地植物的影响。

自二十世纪九十年代中期以来，该技术在这方面还将继续占据统治地位，Tong说。大家就能真正享受到技术带来的福利。覆盖度越高能检测的转录本水平就越低，”

“我会一直使用芯片，芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。”Tong说。“芯片能提供高度一致的数据，不过，希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期，然后进行直接测序。基因和miRNA的表达特征已经被赋予了临床上的诊断价值。但在检测表达水平低的基因时，对于RNA-seq而言，

RNA-seq主要是将RNA转化为cDNA文库，“我知道要做些什么，但许多研究者还是在继续使用芯片，RNA-seq可以揭示未知的转录本、不过随着测序成本的直线下降，“一旦完成这个痛苦的过程，RNA-seq的转录组分析是无偏好的，

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