文/ Liz Tolchin Reed集团 Life Science部门新闻编辑 译/乔立安

作为俄亥俄州立大学综合癌症中心微阵列部门的主管，Herbert Auer是主持生物分子资源实验室协会（ABRF）的微阵列研究小组（MARG）的理想人选。Auer很了解运用微阵列工具所面临的挑战，并且每天处理这方面的技术。
Auer 表示：“MARG的目标是改善微阵列技术，以帮助用户从整体上来理解该领域技术的新进展，同时让他们广泛的了解其他人正在从事的工作”。Auer 负责的微阵列部门是一个针对癌症中心和大学内部研究者，以及大学外的合作者的共享资源。该部门使用来自加州Affymetrix公司的点状微阵列，同时完成实时PCR验证工作。
MARG包括一些同样工作在微阵列应用领域的成员，该部门承担着对其他微阵列工具使用人员以及学术界用户实施调查的工作，调查内容包括微阵列设备中的仪器、协议、人员配备、资金情况，以及生产量，等等。最近一次调查完成于2005年1月，这是该机构自2001年以来组织的第三次调查。
“在对结果进行解释时，似乎存在一个永久的难点或问题”，Auer表示，“经过这么多年，它对于那些在微阵列工具领域工作的人来说仍是最大的挑战”。在213个调查回复者中，57%的人认为生物信息学，包括微阵列数据管理和分析，是对微阵列工具最大的挑战。
这种回答证明了Auer的个人体验，其他MARG成员也有类似经历，包括一些机构的主管：哈佛大学微阵列实验室，纽约的斯隆－凯特灵癌症纪念中心和艾伯特－爱因斯坦医学院，俄亥俄大学，纽约州罗彻斯特市的罗彻斯特大学医学中心。
Auer称：“在Affymetrix微阵列上对一个样品进行一次标准实验，一天内可以产生4.7万个数据。如果生物信息学在这方面不能有效工作的话，我们就会停留在这4.7万个数据上。这仅仅是数据，不是结果。对于我们来说，由数据产生结果无疑是一个真正的挑战。”
调查问题包括“使用什么类型的软件用于基因芯片分析”、“如何评价这些软件”，结果表明：尽管大多数人都是Affymetrix公司的MAS5或者 GeneChip Operating Software (GCOS)/DNA Analysis Software (GDAS)的用户，但是绝大部分使用者对他们所使用的工具并不满意。在74位声称是Affymetrix公司DNA芯片用户的受访者中，37人认为 Affymetrix公司用于数据处理的软件程序的功能很弱。
受访者使用的其它工具包括RMA和 GC-RMA，这些都是近两年内由学术界开发的免费软件产品，并获得了大多数使用者的很高评价。“人们对这些程序产生的结果感到满意，”Auer表示。其它被提到的软件程序只有dChip PM-MM和 dChip PM，他们获得的评价不一。

免费软件异军突起
大多数受访者似乎倾向于定制的或者自制的数据库和免费软件程序包，这类工具被使用的频繁程度和商业软件一样。
Affymetrix公司官方承认，尽管他们用于数据分析的工具曾经是最高的发展水平，但是来自免费软件社区的创新远不是一个商业产品可以很快跟上的。
Affymetrix 公司信息学副总裁Stephen Lincoln表示，调查所产生的这些结论大都和Affymetrix软件的两个特定的组分有关，即用于下游数据分析的数据挖掘工具（DMT），以及在现今GCOS中仍然保留的用于数据分析中上游“信号估计”步骤的MAS5统计信号估计算法。
DMT是Affymetrix公司在很多年以前就开发的一个软件包，那时候微阵列基因表达分析领域还很年轻，Affymetrix需要为用户提供一种“盒子外”的解决方案以使他们可以起步。 Lincoln 称：“由于整合了微阵列基因表达数据分析的一些领先理念，DMT在当时很受欢迎。然而，如今已经有了许多免费的或者商业的软件包，它们大大推进了这方面的技术发展水平。这些软件包针对不同类型的用户而设计，同时在很多方面都有了创新，这与单个DMT产品形成了鲜明的对比。”
Affymetrix花费了相当多的努力来促进这个领域的发展，他们为软件开发者提供工具、专题讨论会、科学合作、以及共同商业支持。“尽管我们维护DMT，以帮助客户继续使用它，但是我们将这些其它工具的一部分视为是当今实验室中更合适的解决方案”，Lincoln表示。
MAS5统计软件的故事也类似，但是在策略上有着些许不同。“MAS5在它刚面世的时候是一个创新的算法，也是一个引人注目的进步，事实上它在某些标准下仍然是当前最好的算法，尤其是在用户必须逐个分析单独的微阵列时候。然而，近来被称为‘经验探针建模’的方法已经逐渐成为一类最好的方法。”他说，这些方法可以同时分析一组微阵列，并且围绕多个实验结果有针对性的校准探针的性能。
Lincoln称：“我们也听到过这样的说法，即基因表达实验的设计（与分析相对比）是干实验室面临的最重要的生物信息学挑战。设计良好的实验会产生易于解释的数据，同时提供高质量的结果。许多干实验室不得不在设计问题上为用户提供建议，以确保客户可以得到高质量结果，否则该干实验室可能会因提供的实验产生了模糊结论的数据而遭到抱怨。”
Auer表示，增强技术支持将有助于提高软件用户中的满意度。Affymetrix的用户列举了与客户服务相关的许多问题；在68名客户中，42人指出他们对从原始的MAS转换到新的GCOS平台的处理方式不满，44人指出在新软件发布前缺乏与客户的协商。
Lincoln称，Affymetrix公司一直在改进，以期为客户提供最好的服务。“从我们所获得的客户反馈来看，我们已经在顺利进行最新升级方面取得了进步，同时也在沟通等其它方面得到了提高。”
“GCOS将会逐渐得到发展，可以更好的满足客户需要，并且在未来所需的过渡会更少。当然，这种变化本身也需要一点过渡，我们在制定计划的早期已经让一部分客户参与进来。随着我们想法的逐步成熟，更多的客户将会参与到该计划中。”
Agilent技术公司肿瘤学项目主管Lou Welebob认为，该调查代表了学术界用户，但是没有反映出更主流用户的体验。“具有代表性的情况是，在学术机构和政府机构内部，人们普遍使用非商业软件”，Welebob表示，他目前负责跨越不同项目的产品，包括微阵列。
“他们拥有大量的特定经费来开发软件包，所以他们被支持得很好，”Welebob表示，“正如调查所指出的，这些软件包确实能够提供给你正在寻找的答案。但是对于那些希望从商业提供者那里找到完全可支持的软件包的客户而言，也存在一些类似的软件包，尽管这些软件包不像那些来源于自制的非商业途径的软件包那样变化的快。如果统计样本选择有一点变化，我相信你就会看到一些不同的结果。”
学术界的DNA微阵列用户是否能够使用与学术研究特色相关的伴随软件？这些软件可以用来做什么？关于这些问题，Welebob 表示：“对学术界而言，研究者受国立卫生研究院和国家科学基金会资助，其目标是发表文章。为了使文章能够发表，他们不得不在非常新的领域内工作，所以他们需要那些他们可以打开源码并且在需要的情形下可以自己修改程序的软件包。他们可能从事一些实验或者进行一些实验设计，这些均与一个商业软件包可以支持的功能完全不同，因为商业软件包在许多方面被设计成支持更主流的实验设计和应用，而这才代表着最大的市场。”
Affymetrix公司的 Lincoln认为，对免费软件越来越多的使用也指出了这样一个事实，即学术界人士，也包括最终用户，在与统计相关的领域正在变得越来越自如和熟练。“事情的次序正在发生变化，学术界人士正在从事更多的突破性工作，同时商业机构正在提供耐用的富含特色的实现，”他表示，“这一现象是否代表了该道路上的一个长期步骤，正如在Linux相对于Unix已经发生的那样——免费软件在其背后具有足够的长期支持，它在市场上充分地取代了商业软件——这真的很难说。” ■
（译自《Genomics & Proteomics》）