RNA-seq检测circRNA表达面临很多挑战。circRNA在细胞内含量极低，约占线性RNA的5~10%（图1A)，而测序能获得的作为鉴定circRNA的反向剪切位点reads的数据量则更低（图1B）。事实上，在circRNA研究案例中即使提高测序深度及数据量，检测到的circRNA反向剪切位点序列（junction reads）也微乎其微(图1c)。
尽管测序获得的少量circRNA反向剪切环化位点序列可以用于circRNA的鉴定，但远远低于对circRNA进行准确定量的数据量要求。对于表达差异的分析，至少需要几百个count才能满足定量误差小于20%(图2A)。对一个典型的30M reads的RNA测序，只有不到5%的circRNA的检测值分布在可靠定量范围内(图2B)。换句话说，大于95%circRNA不能准确量化。另一方面，芯片检测精度不受转录本表达含量低的影响(图2C)，更适用于circRNA的表达研究。
图1（A）相比于mRNA, circRNA以及cirRNA junctions的丰度非常低。（B）Circular junction 序列仅占整个circRNA转录本的很小一部分。（C）以hsa_circ_0054254 为例展示不同组织样本中测序检测到cirRNA junctions的数目。Rybak2015, Salzman 2013
图2（A）测序数据量与定量准确性的关系图。(B)可靠定量转录本的比例与测序深度关系图。（C）测序和芯片检测转录本表达与错误率关系图，芯片准确度受表达丰度影响更小。
一般的RNA测序适用于对mRNA的检测，但不适合circRNA的表达谱研究（表1），circRNA测序数据的分析需要序列比对、组装、特殊的算法进行数据库的分析，这些复杂的数据处理过程降低了数据的准确度、可靠性和可重复性。
Arraystar circRNA芯片使用针对circRNA junction 区域设计探针，通过去除线性转录本对circRNA进行富集，准确灵敏地捕获并定量circRNA。芯片杂交信号不受其他高峰度转录本的影响，单个细胞单拷贝的circRNA也能被检测。
综上，与测序相比，芯片是更加高效、简洁、准确的circRNA表达谱研究工具（表1）。Arraystar circRNA芯片包含丰富的circRNA指标，完善的分析和详细的注释，更适合于客户进行circRNA研究。
表1. Arraystar circRNA microarrays vs. RNA-seq
Arraystar circRNA芯片规格
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