对同一种疾病的研究,不同课题组运用基因芯片技术得到的差异基因列表通常非常不一致。这引起了人们对基因芯片可靠性的质疑。最近在自然杂志上发表的文章显示,用fold change对基因排秩比起常用的t检验有更高的重复性。然而这一结论受到了很多质疑。 在本研究中,我们首先采用重取样的方法比较几种常用的选择差异基因的方法(倍数FC(fold change),t检验,SAM)所产生的基因排秩的稳定性以及差异基因的疾病识别能力。结果显示,fold change排秩虽然有很高的重复性,但是所选择差异基因分类能力较低,即包含较多的假阳性。因此,在小样本条件下,如果同时考虑重复性和疾病识别能力,SAM方法是一个较好的选择。 然而,即使是SAM方法,得到的差异基因重复性依然不高。我们提出了一个统计模型。该模型表明即使基因芯片检测信号的质量很高,由于同时检测上万个基因,仍然可能得到非常不一致的差异基因列表。对存在异质性变化的复杂疾病而言,目前大部分的基因芯片研究的样本量都不足以发现较为一致的差异基因列表,而每个单独的实验结果都很可能只捕捉了疾病中功能改变的一部分。在后基因组领域(例如蛋白质组学)中,同样存在重复性问题,我们需要从系统生物学的角度验证复杂疾病中分子的相互协同变化。