DChip/实验设计
为了最大程度地减少实验差异，最好由同一个人在同一个微阵列核心设施中执行所有实验。但是，如果实验涉及许多样本，我们必须在不同的日子进行。在不同日子产生的阵列可能存在“批次差异”，因为使用了不同的试剂来扩增和标记样本。这可以通过无监督聚类来检测。虽然“阵列列表文件”可以用来缓解这种情况，但在进行实验之前最好考虑这些影响。例如，如果实验比较两种条件，每种条件有多个样本，最好不要将条件 A 的所有样本在一天内进行扩增和杂交，而将条件 B 的所有样本在另一天进行。在这种情况下，即使发生批次效应，我们也无法确定，因为它们与我们感兴趣的真实生物变异混合在一起。因此，更合理的做法是考虑一个均衡的设计，其中所有条件的样本随机分布在不同的样本扩增和杂交日。
另一种减少实验差异的方法是重复样本。如果在复制点之后的实验或分析步骤中以无偏的方式引入差异，则对最终表达值进行平均可以更好地估计复制点的“表达水平”（平均值的方差与复制次数成反比）。复制可以在以下粗略的尺度上从早期到晚期进行：不同个体（细胞系菌株）、独立培养的细胞系（纯系动物）、来自同一个体的不同组织样本、分裂组织样本、分裂mRNA、分裂IVT以及多次扫描一个阵列。我们观察到，在IVT分裂水平上的复制通常在表达值方面非常一致，并且聚类非常紧密。因此，这种复制可能无法帮助我们更好地估计和减少在IVT分裂点之前引入的差异。
复制点的实际选择应该适合实验目的。例如，当研究者只有非常少量的RNA时，可以选择使用双轮扩增（这可能存在5'偏差）或将来自同一窝的不同动物的RNA汇集在一起。只要汇集的动物之间的基因表达变异预计小于研究的生物条件之间的基因表达差异，汇集更多样本是好的，但这项选择可能更昂贵。即使样本量足够，也存在选择是否要处理每个动物的样本并将其杂交到不同的阵列上，或者先汇集不同动物的样本，然后将汇集的样本分成几个等份，分别进行IVT和杂交到重复阵列上。这种情况更加复杂，答案可能取决于具体的实验（复制次数、复制和汇集的点，以及这些点上的基因变异）。