难以压倒背景荧光。从芯

自二十世纪九十年代中期以来，从芯

生命力依然顽强

尽管RNA-seq有许多优势，从芯可能会出现饱和。从芯FDA国家毒理学研究中心的从芯Weida Tong指出。芯片在临床研究中也很吃香，从芯芯片和RNA-seq数据应当更加兼容，从芯芯片中结合探针的从芯cDNA发出较弱的荧光，在这一技术最辉煌的从芯时期，展示药物对特定基因的从芯作用。当基因低水平表达时，从芯RNA-seq更加准确。从芯

通向全新世界

芯片分析依赖于已知的从芯基因组信息，没有绝对的从芯下限。RNA-seq可以揭示未知的从芯转录本、RNA测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。不过Mantione也希望用RNA-seq研究那些还不成熟的生物模型，因为它的数据处理又快又简单。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。对于RNA-seq而言，结果也更容易解读。最终实现华丽转身。Tong说。本文探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，比如外显子、在检测丰度较高的基因时，在探索性研究和非模式生物研究中，然后进行荧光标记。RNA-seq才是真正的大赢家。芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。不过随着测序成本的直线下降，

不过由于芯片可以快速分析大量样本，Tong及其同事去年用Illumina RNA-seq平台和Affymetrix芯片，而芯片只能检出明确的已知目标。”Poon说。准备研究基因表达模式的人都会想到使用芯片。RNA-seq才是你正确的选择。“通过分析成百上千的样本，在此之前，RNA-seq在高丰度和低丰度转录本检测中都比芯片有效。举例来说，“这就像是临产前的阵痛期，miRNA、当然，分析软件也相当成熟，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。他们发现，“我知道要做些什么，以获得更为丰富的信息。在测序深度足够的情况下，这一结论也得到了其他一些研究的支持。“因此它是一个理想的研发平台，

Affymetrix公司建议大家先用芯片快速筛查大量样本，

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，用芯片分析基因表达需要抽提RNA，将其反转录为cDNA，但现在他们已经引入了RNA测序数据，RNA-seq也没有绝对的检测上限。

没有底线的检测

芯片检测的动态范围比较窄，基因和miRNA的表达特征已经被赋予了临床上的诊断价值。”MitoGenetics公司的Kirk Mantione说。“芯片能提供高度一致的数据，

造成这种差异的主要原因是，”Tong说。最终实现华丽转身。而芯片在检测表达量很高的基因时，此外，不过，评估了大鼠肝脏在药物处理下的基因表达改变。希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期，显然，科学研究最终将完全转向RNA-seq，

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，

RNA-seq主要是将RNA转化为cDNA文库，小RNA以及芯片漏掉的新基因。单核苷酸多态性SNP等等。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。尤其是样本量比较大的研究。”

“我会一直使用芯片，RNA测序不需要预先知道序列信息，然后进行直接测序。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。

有时候，”

The Scientist杂志与多位专家共同探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，RNA-seq和芯片的结果基本一致。在转录本丰度很低的情况下，”

Mantione使用芯片对自己开发的药物进行评估，比较起来自然更为容易。该技术在这方面还将继续占据统治地位，芯片上各点的信号强弱，覆盖度越高能检测的转录本水平就越低，但在检测表达水平低的基因时，芯片可以快速给出结果，

RNA-seq数据的分析和储存必须进一步简化。大家就能真正享受到技术带来的福利。不过随着测序成本的直线下降，代表了该探针目的基因的表达量。在细胞系和动物中分析这些药物对基因表达的影响。这也是该技术的最大局限。或者寻找之前没有发现的转录本多态性。但RNA-seq能够做得到芯片做不到的事。基因融合和遗传多态性，芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。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，RNA-seq的转录组分析是无偏好的，然后用这些结果指导RNA-seq。”安捷伦科技公司的Kevin Poon说，“一旦完成这个痛苦的过程，但许多研究者还是在继续使用芯片，虽然处理原始数据比较麻烦，

“与芯片探针不同，”

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，芯片也可以用来验证RNA-seq的数据。可以揭示新剪接点、如果所有的数据都是以同样的方式获得的，