一直以來，研究人員都很有興趣了解細胞在各種不同狀態下的基因表達差異，并開發出多種方法，來不斷提高靈敏度和增加通量。基因表達芯片是近年來較多采用的方法，但它如今卻碰上了一個強勁對手——RNA-Seq。

RNA-Seq可進行全基因組水平的基因表達差異研究，具有定量更準確、可重復性更高、檢測范圍更廣、分析更可靠等特點。除了分析基因表達水平，RNA-Seq還能發現新的轉錄本、SNP、剪接變體，并提供等位基因特異的基因表達。

RNA-Seq的動態范圍更廣，且假陽性可能更小，這意味著RNA-Seq的數據重復性應當比芯片要高。RNA-Seq能夠檢測樣品中的所有RNA，這對于鑒定細胞的新穎轉錄本來說是個優點，但同時缺點在于，它檢測了總的RNA，而細胞中很大一部分RNA都來自核糖體和線粒體。這限制了其他RNA的讀取數量以及這些RNA表達水平的準確性。因此，polyA RNA選擇和核糖體RNA去除等方法被開發出來，以便解決這個問題。

然而，這些分離方法有可能會引入潛在誤差，影響實驗結果。因此，第三代測序公司Helicos BioSciences的研究人員對操作方法修改后可能發生哪些差異進行了研究，文章發表在最近一期的《PloS ONE》上。

他們認為，對于研究人員來說，必須了解以下幾點：技術差異如何影響結果的質量和可解釋性，操作方法如何引入潛在誤差，RNA的來源如何影響轉錄檢測，以及所有這些差異如何影響得到的結論。

Helicos BioSciences公司的研究人員使用了多個人RNA樣品，來評估RNA片段化、RNA分離、cDNA合成，單個以及多個標簽計算。盡管采用polyA RNA選擇的操作方法得到了最多的非核糖體讀取，并能夠最精確測定編碼轉錄本，但研究人員發現這種方法只能檢測人細胞中的一部分非核糖體RNA。

polyA RNA排除了數千個注釋的轉錄本以及更多未注釋的轉錄本，使得轉錄組查看不完全。而核糖體去除的RNA則提供了一個更經濟的方法，來生成完整的轉錄組覆蓋。與多個標簽相比，利用單個標簽的表達測定具有評估基因表達和檢測短RNA的優勢。

這項工作有望幫助研究人員在分析基因表達時選擇適當的產品。