表达谱芯片没告诉你，在这12个方面RNA-Seq完胜！

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在之前的微信中，我们通过美国FDA告诉你：RNA-Seq完胜表达谱芯片！发现RNA测序相比于表达谱芯片，在基因数量、定量准确性、低丰度基因检测灵敏度和复杂转录本检测等方面独具优势，而且表达谱芯片与RNA测序数据可以兼容，方便研究者转换平台。那么就有朋友要问了，RNA-Seq需要很高数据量才能比芯片更优吗？看完今天的推文，或许您就能明白了。

面对如此诱人的RNA测序技术，有质疑RNA测序的优越性依赖于测序深度，需要100M reads，甚至是>300M reads才能比芯片结果更优，某款芯片更是宣传其结果准确相当于2个lane的RNA-Seq，而这意味着测序成本很高。那么，事情的真相究竟如何？

为此，我们将美国FDA公布的经典表达谱芯片数据与RNA-Seq 20M reads进行了针对基因表达定量的综合比较。

划重点啦

实验设计

RNA-Seq：BGISEQ-500 RNA-Seq，读长SE50，数据量20M reads；

表达谱芯片：数据来源于美国FDA的MAQC（MicroArray Quality Control），Affymetrix、Agilent、 Illumina和Applied Biosystems 4款经典表达谱芯片^[1]；

实验样品：样品为两种人标准品Universal Human Reference RNA (UHRR) 和Human Brain Reference RNA (HBRR) ，芯片数据检索号GSE5350。

表1  4款表达谱芯片和BGISEQ-500 RNA-Seq情况

分析结果

★

 

比较一

基因检测数量，是芯片的2倍；独特鉴定到的基因数量，是芯片几十倍

UHRR样品，每款芯片能鉴定到的基因只有大约10,000个，而BGISEQ-500 RNA-Seq 20M reads能够鉴定到19,675个基因，是芯片的两倍。其中，每款芯片能够独特鉴定到的基因40~867个，而BGISEQ-500独特鉴定到的基因有3,702个，是芯片的几十倍（图1）。

图1 基因检测数维恩图

比较二

低表达基因检测灵敏度高，3,609个低表达基因芯片未能检测出

RNA-Seq独特鉴定到的3,702个基因中，从表达量看，有3,609个低表达基因，占比为97%；2,520个极低表达基因，占比为68%（图2）。

图2 BGISEQ-500 RNA-Seq独特鉴定到3,702个基因，不同表达量下的基因数目分布图，

FPKM <= 1的为极低表达水平的基因，FPKM<= 10的为低表达水平的基因，

FPKM >= 10的为中高表达水平的基因

比较三

定量准确性更高，与 qPCR相关性高达0.92

比较两种人标准品的基因表达差异值(log(HBRR/UHRR))与qPCR（TaqMan探针法）结果的相关性。BGISEQ-500 RNA-Seq定量准确性很高，与qPCR相关性高达0.92，和Affymetrix表达谱芯片有相似结果，比其他三款芯片好（图3）。

图3 与TaqMan结果相关性(log(HBRR/UHRR))

每个平台挑选了3个检测点，两组样品的基因表达差异值(log(HBRR/UHRR))与TaqMan（制造商：Applied Biosystems）相关性，每个点代表一个基因，点的不同颜色是代表不同检测点，检测点1（黑色），检测点2（蓝色），检测点3（红色）。

比较四

技术重复性更高，Pearson相关性高达0.998

2份UHRR样品，分别在不同平台进行重复实验，查看基因定量技术重复性。BGISEQ-500 RNA-Seq的技术重复性很高，Pearson相关性为0.9986，而4款表达谱芯片相比略低（图4）。

图4 基因定量技术重复性

综合比较发现，BGISEQ-500 RNA-Seq  以20M reads数据量，在基因检测数量、低表达基因检测灵敏度、定量准确性和技术重复性等方面，完胜Affymetrix、Agilent Illumina和Applied Biosystems 4款表达谱芯片！

不仅如此，BGISEQ-500 RNA-Seq信息分析现已全面升级，特色网络图助您发表高分文章：

请详见华大科技官网➤http://www.bgitechsolutions.com/market/cat-339-339-1514.html

RNA-Seq 完胜表达谱芯片，12大优势，1张表看懂！

看了前面介绍之后您有没有觉得RNA-Seq胜过表达谱芯片千百倍？其实这还只是冰山一角，我们精心搜集发表的研究文章和市场上提供的技术服务，终于总结出一张360°无死角PK表格：

表2 RNA-Seq与表达谱芯片比较

（点击图片查看高清图）

真是没有对比就没有伤害，RNA-Seq全面碾压表达谱芯片，科技君强烈建议您收藏这个表格。对了，表里提到的价格和周期是华大基因独家提供的哦：

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附表：华大BGISEQ-500 RNA-Seq部分发表文章：

参考文献：

[1] MAQC Consortium. The MicroArray Quality Control (MAQC) project shows inter- and intraplatform reproducibility of gene expression measurements. Nature Biotechnology. 2006 Sep;24(9):1151-61. 

[2] Zhang W, Yu Y, Hertwig F, et al. Comparison of RNA-seq and microarray-based models for clinical endpoint prediction. Genome Biology. 2015 Jun 25;16:133.

[3] Xu X, Zhang Y, Williams J, et al. Parallel comparison of Illumina RNA-Seq and Affymetrix microarray platforms on transcriptomic profiles generated from 5-aza-deoxy-cytidine treated HT-29 colon cancer cells and simulated datasets. BMC Bioinformatics. 2013;14 Suppl 9:S1.

[4] Shanrong Zhao, Wai-Ping Fung-Leung, Anton Bittner, et al. Comparison of RNA-Seq and Microarray in Transcriptome Profiling of Activated T Cells. PLoS One. 2014; 9(1): e78644.

[5] Wang C, Gong B, Bushel PR, et al. The concordance between RNA-seq and microarray data depends on chemical treatment and transcript abundance. 2014 Sep;32(9):926-32.

[6] Su Z, Fang H, Hong H, et al. An investigation of biomarkers derived from legacy microarray data for their utility in the RNA-seq era. Genome Biology. 2014 Dec 3;15(12):523.

撰稿：赵    青

编辑：市场部

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