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國外學(xué)者對昂飛芯片廣告的吐槽 看完我也是醉了 已有1人參與
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呵呵，因?yàn)樽罱习逑胗冒猴w的芯片來搞點(diǎn)東西，于是我就在谷歌上搜索昂飛的信息，聽說去年升級了，他的廣告做的相當(dāng)搶眼啊。呵呵，于是讓我偶然看到這篇文章，國外學(xué)者果然是不怕作死啊，不過，看完我覺得還蠻有道理的啊……于是我把這篇文章簡單翻譯了一下，歡迎吐槽拍磚。翻譯得不準(zhǔn)確的地方，請大家自行看原文。 Don’t believe the Affymetrix anti-hype 文章地址 https://liorpachter.wordpress.co ... fymetrix-anti-hype/  第一，作者開始提出一個直觀的不足，就是昂飛本身提供的圖片質(zhì)量很差，而且在點(diǎn)擊之后也僅能輕微的放大。  第二，在昂飛的宣傳中說RNA-seq可能使用RefSeq注釋(這個數(shù)據(jù)庫的基因往往只有三個可變剪切)，因此昂飛得出結(jié)論：芯片能夠提供轉(zhuǎn)錄水平的分辨率，而RNA-seq不能。作者認(rèn)為這一個非�；闹嚨慕Y(jié)論，理由：RefSeq是一個保守的注釋數(shù)據(jù)庫（譯者注：NCBI的Refseq注釋結(jié)果可行度高，但信息不全；而一般RNA-seq的注釋使用Ensemble的注釋，這個數(shù)據(jù)庫信息更新快且全面），而且RNA-seq同樣可以注釋到多種數(shù)據(jù)庫里。  第三，下圖是昂飛在宣傳中特別刻意的提到芯片的噪音更小（眾所周知，芯片本身的特別容易受到背景噪音影響）。作者認(rèn)為這是昂飛公司在宣傳中的微妙的投機(jī)取巧的詭計，就是這個圖的X軸（橫坐標(biāo)）是RPM，RPM是Reads Per Million的縮寫，這是一個奇怪又不常用的單位。RNA使用的是RPKM值,是Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads的縮寫。作者指出RPKM值才是描述豐度最佳的公式，是一個真實(shí)的常用單位。（普及一下：RPKM 中的K，指的是對基因的長度進(jìn)行矯正，以便基因表達(dá)量的定量更準(zhǔn)）   RNA-seq以RPM來計算的話，假如一個轉(zhuǎn)錄本比較短，即使它的實(shí)際表達(dá)量和一個長轉(zhuǎn)錄本相同，它都呈現(xiàn)比長轉(zhuǎn)錄本更少的reads數(shù)，因此短轉(zhuǎn)錄本呈現(xiàn)的RPM數(shù)值才顯得更小。作者認(rèn)為把基于RPM計算的RNA-seq結(jié)果和芯片表達(dá)量計算的結(jié)果兩個數(shù)值放在一個坐標(biāo)里，就像蘋果和橘子混合在一起比較，這是兩個完全不相同的事物，由此造成了它們坐標(biāo)上的差異。  第四，作者在評價下圖時，指出昂飛的宣傳中并沒有給出RNA-seq實(shí)驗(yàn)中“外顯子表達(dá)”的計算和檢測方法。作者一度懷疑這張圖也如第三點(diǎn)提到的那樣，RNA-seq與芯片的reads數(shù)沒有采取統(tǒng)一的單位標(biāo)準(zhǔn)，甚至可能忽略了spliced reads或者其他可能的轉(zhuǎn)錄本信息。作者對圖中呈現(xiàn)的結(jié)果提出了直接的質(zhì)疑。  第五，有很多的不同的研究者通過RNA-seq、芯片單獨(dú)或聯(lián)合使用進(jìn)行了不同的研究，芯片和RNA-seq在某些方面確實(shí)有各自一定的優(yōu)勢。而對于疾病的研究而言，他們推薦使用RNA-seq去鑒定與疾病相關(guān)的轉(zhuǎn)錄本，芯片用于去篩選患者中是否有這些轉(zhuǎn)錄本。 第六，有研究者同時利用RNA-seq和芯片去檢測同樣的樣本（而不是像昂飛所謂經(jīng)典案例中，用RNA-seq去驗(yàn)證芯片檢測的樣本）。 作者發(fā)現(xiàn)兩點(diǎn)： 一、芯片和RNA-seq具有很強(qiáng)的相關(guān)性； 二、芯片遺漏了很多表達(dá)差異的轉(zhuǎn)錄本，尤其是低豐度水平的，換個言之，RNA-seq比芯片具有更好的分辨率。  最后，作者認(rèn)為雖然還沒有到完全取消芯片的時候，但是RNA-seq確實(shí)在許多方面有它運(yùn)用的優(yōu)勢，比如等位基因特異性表達(dá)，鑒別RNA的編輯、研究非模式生物基因表達(dá)等等。  也正是基于以上各種原因，作者認(rèn)為RNA-seq優(yōu)于芯片。 所以是NGS好還是芯片好，哪位大神可以幫忙解答一下啊啊啊啊啊 |
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