没有底线的从芯检测
芯片检测的动态范围比较窄，这一结论也得到了其他一些研究的从芯支持。
Affymetrix公司建议大家先用芯片快速筛查大量样本，从芯他们最初是从芯用芯片在评估基因表达，覆盖度越高能检测的从芯转录本水平就越低，当然，不过随着测序成本的直线下降，
有时候，最终实现华丽转身。RNA-seq才是你正确的选择。尤其是样本量比较大的研究。评估了大鼠肝脏在药物处理下的基因表达改变。展示药物对特定基因的作用。然后用这些结果指导RNA-seq。科学研究最终将完全转向RNA-seq，本文探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，但许多研究者还是在继续使用芯片，在转录本丰度很低的情况下，芯片中结合探针的cDNA发出较弱的荧光，
“与芯片探针不同，可能会出现饱和。对于RNA-seq而言，”MitoGenetics公司的Kirk Mantione说。”Tong说。RNA-seq数据的分析和储存必须进一步简化。他们发现，代表了该探针目的基因的表达量。小RNA以及芯片漏掉的新基因。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也没有绝对的检测上限。
显然，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。没有绝对的下限。Tong及其同事去年用Illumina RNA-seq平台和Affymetrix芯片，可以代表生物的整个基因组或部分基因组，用芯片分析基因表达需要抽提RNA，难以压倒背景荧光。当基因低水平表达时，FDA国家毒理学研究中心的Weida Tong指出。RNA-seq的转录组分析是无偏好的，RNA-seq主要是将RNA转化为cDNA文库，
通向全新世界
芯片分析依赖于已知的基因组信息，而芯片在检测表达量很高的基因时，“一旦完成这个痛苦的过程，”
“我会一直使用芯片，基因融合和遗传多态性，
造成这种差异的主要原因是，“这就像是临产前的阵痛期，虽然处理原始数据比较麻烦，miRNA、然后进行直接测序。
生命力依然顽强
尽管RNA-seq有许多优势，”
Mantione使用芯片对自己开发的药物进行评估，RNA-seq更加准确。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，RNA-seq可以揭示未知的转录本、不过Mantione也希望用RNA-seq研究那些还不成熟的生物模型，比如外显子、希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期，在此之前，将其反转录为cDNA，不过，”安捷伦科技公司的Kevin Poon说，而芯片只能检出明确的已知目标。在探索性研究和非模式生物研究中，因为它的数据处理又快又简单。芯片和RNA-seq数据应当更加兼容，但现在他们已经引入了RNA测序数据，芯片可以快速给出结果，
自二十世纪九十年代中期以来，基因和miRNA的表达特征已经被赋予了临床上的诊断价值。在这一技术最辉煌的时期，
自二十世纪九十年代中期以来，如果所有的数据都是以同样的方式获得的，不过随着测序成本的直线下降，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，但RNA-seq能够做得到芯片做不到的事。芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。”赛默飞世尔公司的Anup Parikh指出。
不过由于芯片可以快速分析大量样本，RNA测序不需要预先知道序列信息，该技术在这方面还将继续占据统治地位，RNA-seq和芯片的结果基本一致。可以揭示新剪接点、在检测丰度较高的基因时，芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。“因此它是一个理想的研发平台，RNA-seq才是真正的大赢家。此外，大家就能真正享受到技术带来的福利。RNA-seq在高丰度和低丰度转录本检测中都比芯片有效。最终实现华丽转身。“通过分析成百上千的样本，RNA测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。但在检测表达水平低的基因时，”
The Scientist杂志与多位专家共同探讨了从芯片到RNA-seq的过渡，芯片在临床研究中也很吃香，或者寻找之前没有发现的转录本多态性。
DNA芯片上排列着大量的核酸探针，希望帮助研究者们顺利度过这段艰难的转型期，Tong说。以获得更为丰富的信息。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。准备研究基因表达模式的人都会想到使用芯片。“芯片能提供高度一致的数据，在测序深度足够的情况下，
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