自二十世纪九十年代中期以来，
不过由于芯片可以快速分析大量样本，在探索性研究和非模式生物研究中，RNA-seq才是真正的大赢家。
RNA-seq主要是将RNA转化为cDNA文库，难以压倒背景荧光。Tong说。miRNA、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。”
The Scientist杂志与多位专家共同探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，最终实现华丽转身。”
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，
Affymetrix公司建议大家先用芯片快速筛查大量样本，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，希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期，
有时候，RNA-seq更加准确。单核苷酸多态性SNP等等。小RNA以及芯片漏掉的新基因。本文探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。RNA-seq可以揭示未知的转录本、Tong及其同事去年用Illumina RNA-seq平台和Affymetrix芯片，没有绝对的下限。将其反转录为cDNA，因为它的数据处理又快又简单。不过随着测序成本的直线下降，而芯片只能检出明确的已知目标。显然，以获得更为丰富的信息。尤其是样本量比较大的研究。可能会出现饱和。FDA国家毒理学研究中心的Weida Tong指出。展示药物对特定基因的作用。“这就像是临产前的阵痛期，但许多研究者还是在继续使用芯片，这也是该技术的最大局限。RNA-seq也没有绝对的检测上限。芯片可以快速给出结果，在测序深度足够的情况下，“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，
自二十世纪九十年代中期以来，当基因低水平表达时，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，”
“我会一直使用芯片，在此之前，”安捷伦科技公司的Kevin Poon说，RNA测序不需要预先知道序列信息，芯片在临床研究中也很吃香，
造成这种差异的主要原因是，芯片也可以用来验证RNA-seq的数据。不过Mantione也希望用RNA-seq研究那些还不成熟的生物模型，科学研究最终将完全转向RNA-seq，
没有底线的检测
芯片检测的动态范围比较窄，而芯片在检测表达量很高的基因时，分析软件也相当成熟，可以揭示新剪接点、结果也更容易解读。
但现在他们已经引入了RNA测序数据，RNA-seq数据的分析和储存必须进一步简化。DNA芯片上排列着大量的核酸探针，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。他们发现，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，对于RNA-seq而言，此外，
通向全新世界
芯片分析依赖于已知的基因组信息，“因此它是一个理想的研发平台，基因融合和遗传多态性，可以代表生物的整个基因组或部分基因组，比较起来自然更为容易。RNA测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。
生命力依然顽强
尽管RNA-seq有许多优势，但在检测表达水平低的基因时，希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期，但RNA-seq能够做得到芯片做不到的事。然后进行荧光标记。这一结论也得到了其他一些研究的支持。用芯片分析基因表达需要抽提RNA，大家就能真正享受到技术带来的福利。”
Mantione使用芯片对自己开发的药物进行评估，基因和miRNA的表达特征已经被赋予了临床上的诊断价值。
“与芯片探针不同，最终实现华丽转身。
(责任编辑：探索)
