基因表达的分析对于生物医学相关领域的发展有相当重要的意义。不过，由于目前不管是利用基因表达芯片 (Gene expression microarrays)分析法或是利用同步定量 PCR(QRT-PCR)的分析方式，都存在着跨平台数据落差的现象。因此，美国哈佛医学院 (Harvard Medical School)的科学家，就这个问题特别在《自然 -生物技术》(Nature Biotechnology)杂志上发表了一篇研究论文，试图通过比较各种分析基因表达平台的差异，找出可能存在的盲点，从而为相关研究领域的科学家提供参考。
据该篇论文的主要作者 是Winston Patrick Kuo博士。他领导的研究组收集了10种不同的芯片分析系统，包括Affymetrix 、Applied Biosystems 、Agilent Technologies、Compugen、 GE Healthcare、Mergen 、MWG BioTech、 Operon、 academic cDNA和Academic long oligonucleotide array 以及应用生物系统(Applied Biosystems) 和罗氏的定量pPCR 系统。研究人员除了深入的了解各类分析基因表达的系统差异外，还尝试建立跨平台标准化分析方法。
结果，研究人员发现，不同分析系统与不同平台之间芯片分析技术所得到的基因表达图谱确实和同步定量PCR技术所得到的资料相符合，而且特别是对于那些具有高度表达水平的基因有相当稳定的一致性结果。不过，对于具有较低表达量的基因标的而言，各系统间就存在着差异。
研究人员因此认为，不同技术与不同平台之间的分析结果对于一些具有正常活动表达量的基因而言，还不至于有很大的差异；但是低表达量的基因活动确实有技术上的困难，有待科学家进一步发展更灵敏的分析技术来克服。
