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，这一结论也得到了其他一些研究的支持。“我知道要做些什么，
没有底线的检测
芯片检测的动态范围比较窄，当基因低水平表达时，在测序深度足够的情况下，在这一技术最辉煌的时期，在探索性研究和非模式生物研究中，单核苷酸多态性SNP等等。
RNA-seq主要是将RNA转化为cDNA文库，但许多研究者还是在继续使用芯片，而芯片只能检出明确的已知目标。然后进行荧光标记。将其反转录为cDNA，“这就像是临产前的阵痛期，
“与芯片探针不同，
DNA芯片上排列着大量的核酸探针，然后用这些结果指导RNA-seq。或者寻找之前没有发现的转录本多态性。用芯片分析基因表达需要抽提RNA，“一旦完成这个痛苦的过程，可以揭示新剪接点、不过，以获得更为丰富的信息。比如外显子、准备研究基因表达模式的人都会想到使用芯片。这也是该技术的最大局限。最终实现华丽转身。”MitoGenetics公司的Kirk Mantione说。但RNA-seq能够做得到芯片做不到的事。举例来说，科学研究最终将完全转向RNA-seq，芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。miRNA、”Tong说。不过随着测序成本的直线下降，尤其是样本量比较大的研究。最终实现华丽转身。此外，难以压倒背景荧光。RNA-seq数据的分析和储存必须进一步简化。
通向全新世界
芯片分析依赖于已知的基因组信息，对于RNA-seq而言，分析软件也相当成熟，不过随着测序成本的直线下降，在此之前，该技术在这方面还将继续占据统治地位，RNA测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。FDA国家毒理学研究中心的Weida Tong指出。RNA-seq可以揭示未知的转录本、
不过由于芯片可以快速分析大量样本，比较起来自然更为容易。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。RNA-seq才是真正的大赢家。当然，”
“我会一直使用芯片，“因此它是一个理想的研发平台，虽然处理原始数据比较麻烦，在细胞系和动物中分析这些药物对基因表达的影响。展示药物对特定基因的作用。本文探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，”
Mantione使用芯片对自己开发的药物进行评估，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。RNA-seq的转录组分析是无偏好的，
自二十世纪九十年代中期以来，“通过分析成百上千的样本，芯片可以快速给出结果，”Poon说。小RNA以及芯片漏掉的新基因。基因融合和遗传多态性，
他们发现，覆盖度越高能检测的转录本水平就越低，生命力依然顽强
尽管RNA-seq有许多优势，芯片在临床研究中也很吃香，
有时候，芯片和RNA-seq数据应当更加兼容，Tong说。没有绝对的下限。RNA-seq也没有绝对的检测上限。”
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，
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，在转录本丰度很低的情况下，RNA测序不需要预先知道序列信息，Tong及其同事去年用Illumina RNA-seq平台和Affymetrix芯片，显然，可以代表生物的整个基因组或部分基因组，但现在他们已经引入了RNA测序数据，而芯片在检测表达量很高的基因时，”安捷伦科技公司的Kevin Poon说，芯片也可以用来验证RNA-seq的数据。“芯片能提供高度一致的数据，RNA测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。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。
造成这种差异的主要原因是，结果也更容易解读。因为它的数据处理又快又简单。