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國外學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,因為最近老板想用昂飛的芯片來搞點東西,于是我就在谷歌上搜索昂飛的信息,聽說去年升級了,他的廣告做的相當搶眼啊。呵呵,于是讓我偶然看到這篇文章,國外學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量很差,而且在點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(這個數據庫的基因往往只有三個可變剪切),因此昂飛得出結論:芯片能夠提供轉錄水平的分辨率,而RNA-seq不能。作者認為這一個非常荒謬的結論,理由:RefSeq是一個保守的注釋數據庫(譯者注:NCBI的Refseq注釋結果可行度高,但信息不全;而一般RNA-seq的注釋使用Ensemble的注釋,這個數據庫信息更新快且全面),而且RNA-seq同樣可以注釋到多種數據庫里。 ![]() 第三,下圖是昂飛在宣傳中特別刻意的提到芯片的噪音更。ū娝苤酒旧淼奶貏e容易受到背景噪音影響)。作者認為這是昂飛公司在宣傳中的微妙的投機取巧的詭計,就是這個圖的X軸(橫坐標)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,是一個真實的常用單位。(普及一下:RPKM 中的K,指的是對基因的長度進行矯正,以便基因表達量的定量更準) ![]() ![]() RNA-seq以RPM來計算的話,假如一個轉錄本比較短,即使它的實際表達量和一個長轉錄本相同,它都呈現(xiàn)比長轉錄本更少的reads數,因此短轉錄本呈現(xiàn)的RPM數值才顯得更小。作者認為把基于RPM計算的RNA-seq結果和芯片表達量計算的結果兩個數值放在一個坐標里,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實驗中“外顯子表達”的計算和檢測方法。作者一度懷疑這張圖也如第三點提到的那樣,RNA-seq與芯片的reads數沒有采取統(tǒng)一的單位標準,甚至可能忽略了spliced reads或者其他可能的轉錄本信息。作者對圖中呈現(xiàn)的結果提出了直接的質疑。 ![]() ![]() 第五,有很多的不同的研究者通過RNA-seq、芯片單獨或聯(lián)合使用進行了不同的研究,芯片和RNA-seq在某些方面確實有各自一定的優(yōu)勢。而對于疾病的研究而言,他們推薦使用RNA-seq去鑒定與疾病相關的轉錄本,芯片用于去篩選患者中是否有這些轉錄本。 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典案例中,用RNA-seq去驗證芯片檢測的樣本)。 作者發(fā)現(xiàn)兩點: 一、芯片和RNA-seq具有很強的相關性; 二、芯片遺漏了很多表達差異的轉錄本,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,作者認為雖然還沒有到完全取消芯片的時候,但是RNA-seq確實在許多方面有它運用的優(yōu)勢,比如等位基因特異性表達,鑒別RNA的編輯、研究非模式生物基因表達等等。 ![]() 也正是基于以上各種原因,作者認為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 |
版主 (著名寫手)
己所不欲,勿施于人

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