基因表達的分析對于生物醫(yī)學相關領域的發(fā)展有相當重要的意義,。不過，由于目前不管是利用基因表達芯片  (Gene  expression  microarrays)分析法或是利用同步定量  PCR(QRT-PCR)的分析方式,，都存在著跨平臺數(shù)據(jù)落差的現(xiàn)象。因此,，美國哈佛醫(yī)學院  (Harvard  Medical  School)的科學家,，就這個問題特別在《自然  -生物技術》(Nature  Biotechnology)雜志上發(fā)表了一篇研究論文，試圖通過比較各種分析基因表達平臺的差異,，找出可能存在的盲點,，從而為相關研究領域的科學家提供參考。

        據(jù)該篇論文的主要作者  是Winston  Patrick  Kuo博士,。他領導的研究組收集了10種不同的芯片分析系統(tǒng),，包括Affymetrix  、Applied  Biosystems  ,、Agilent  Technologies,、Compugen,、  GE  Healthcare、Mergen  ,、MWG  BioTech,、  Operon、  academic  cDNA和Academic  long  oligonucleotide  array  以及應用生物系統(tǒng)(Applied  Biosystems)  和羅氏的定量pPCR  系統(tǒng),。研究人員除了深入的了解各類分析基因表達的系統(tǒng)差異外,，還嘗試建立跨平臺標準化分析方法。

        結果,，研究人員發(fā)現(xiàn),，不同分析系統(tǒng)與不同平臺之間芯片分析技術所得到的基因表達圖譜確實和同步定量PCR技術所得到的資料相符合，而且特別是對于那些具有高度表達水平的基因有相當穩(wěn)定的一致性結果,。不過,，對于具有較低表達量的基因標的而言，各系統(tǒng)間就存在著差異,。

        研究人員因此認為,，不同技術與不同平臺之間的分析結果對于一些具有正常活動表達量的基因而言,，還不至于有很大的差異,；但是低表達量的基因活動確實有技術上的困難，有待科學家進一步發(fā)展更靈敏的分析技術來克服,。