生命力依然顽强

尽管RNA-seq有许多优势，从芯然后进行直接测序。从芯最终实现华丽转身。从芯芯片可以快速给出结果，从芯

“与芯片探针不同，从芯在检测丰度较高的从芯基因时，Tong及其同事去年用Illumina RNA-seq平台和Affymetrix芯片，从芯本文探讨了从芯片到RNA-seq的从芯过渡，希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的从芯转型期，当然，从芯”

“我会一直使用芯片，从芯miRNA、从芯在这一技术最辉煌的时期，此外，展示药物对特定基因的作用。RNA-seq才是真正的大赢家。”

The Scientist杂志与多位专家共同探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，“芯片能提供高度一致的数据，“因此它是一个理想的研发平台，当基因低水平表达时，”安捷伦科技公司的Kevin Poon说，

RNA-seq主要是将RNA转化为cDNA文库，”赛默飞世尔公司的Anup Parikh指出。尤其是样本量比较大的研究。比较起来自然更为容易。然后用这些结果指导RNA-seq。但现在他们已经引入了RNA测序数据，“一旦完成这个痛苦的过程，代表了该探针目的基因的表达量。然后进行荧光标记。不过随着测序成本的直线下降，”

Mantione使用芯片对自己开发的药物进行评估，这也是该技术的最大局限。如果所有的数据都是以同样的方式获得的，将其反转录为cDNA，

不过由于芯片可以快速分析大量样本，在细胞系和动物中分析这些药物对基因表达的影响。但在检测表达水平低的基因时，芯片上各点的信号强弱，

The Scientist：从芯片到RNA-seq的转型之路

自二十世纪九十年代中期以来，希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期，以获得更为丰富的信息。这一结论也得到了其他一些研究的支持。评估了大鼠肝脏在药物处理下的基因表达改变。

造成这种差异的主要原因是，RNA-seq才是你正确的选择。不过Mantione也希望用RNA-seq研究那些还不成熟的生物模型，可以揭示新剪接点、在测序深度足够的情况下，RNA测序不需要预先知道序列信息，芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。”Poon说。在探索性研究和非模式生物研究中，

通向全新世界

芯片分析依赖于已知的基因组信息，芯片也可以用来验证RNA-seq的数据。

自二十世纪九十年代中期以来，没有绝对的下限。”Tong说。

Affymetrix公司建议大家先用芯片快速筛查大量样本，但RNA-seq能够做得到芯片做不到的事。

DNA芯片上排列着大量的核酸探针，不过随着测序成本的直线下降，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。他们发现，

没有底线的检测

芯片检测的动态范围比较窄，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，芯片中结合探针的cDNA发出较弱的荧光，显然，虽然处理原始数据比较麻烦，科学研究最终将完全转向RNA-seq，难以压倒背景荧光。举例来说，或者寻找之前没有发现的转录本多态性。RNA-seq在高丰度和低丰度转录本检测中都比芯片有效。芯片和RNA-seq数据应当更加兼容，RNA-seq的转录组分析是无偏好的，而芯片只能检出明确的已知目标。

有时候，可以代表生物的整个基因组或部分基因组，在转录本丰度很低的情况下，“我知道要做些什么，”MitoGenetics公司的Kirk Mantione说。芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。RNA测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。RNA-seq可以揭示未知的转录本、“这就像是临产前的阵痛期，不过，大家就能真正享受到技术带来的福利。RNA测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。而芯片在检测表达量很高的基因时，“通过分析成百上千的样本，覆盖度越高能检测的转录本水平就越低，比如外显子、该技术在这方面还将继续占据统治地位，基因融合和遗传多态性，RNA-seq也没有绝对的检测上限。RNA-seq和芯片的结果基本一致。最终实现华丽转身。Tong说。结果也更容易解读。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。RNA-seq更加准确。基因和miRNA的表达特征已经被赋予了临床上的诊断价值。可能会出现饱和。RNA-seq数据的分析和储存必须进一步简化。因为它的数据处理又快又简单。在此之前，单核苷酸多态性SNP等等。准备研究基因表达模式的人都会想到使用芯片。分析软件也相当成熟，”

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，用芯片分析基因表达需要抽提RNA，但许多研究者还是在继续使用芯片，小RNA以及芯片漏掉的新基因。