一篇精心设计的转录组学论文，却可能因为缺少qPCR数据而在审稿环节折戟沉沙，这背后是科学界对研究严谨性的要求。
一、验证的必要性：从筛选到结论的鸿沟
高通量技术如RNA-seq和微阵列能够同时检测数千甚至数万个基因的表达水平，提供了前所未有的数据广度，但高通量实验本身也具有复杂的统计假设和技术偏差。
学术界对于这一问题的认识日益清晰。2023年的一项方法论研究对大量公开的高通量测序进行了系统性评估，发现该领域存在广泛的技术偏差，许多实验的统计前提假设可能并不成立。这直接导致了一个严峻问题：高通量筛选出的“差异表达基因”中，有相当一部分可能是假阳性结果。
二、未验证的风险：同行评审的隐形红线
在实际的科研出版流程中，缺乏实验验证的表达差异研究面临着重审稿挑战。虽然少有期刊会公开声明“无验证即退稿”，但这一要求已成为隐形标准。
更直接的证据来自实际的审稿意见。期刊《Journal of Cellular Biochemistry》在21年曾因结论不可靠集中撤稿151篇论文，其中大部分涉及非编码RNA（如miRNA）研究。这些研究往往仅通过高通量测序和生信分析得出机制结论，而缺乏充分的实验验证，导致结果无法被采信。
三、验证实验的科学设计：从理论到实践的桥梁
一个严谨的验证实验设计需要系统性思考和周密规划。
内参基因需要审慎选择。无论是验证mRNA还是miRNA，都必须使用经过验证的、在实验条件下表达稳定的内参基因。不同的实验条件和组织类型可能需要不同的内参基因组合，盲目使用“常用”内参可能导致系统误差。
样本量的合理确定也至关重要。过少的样本可能导致验证结果不可靠，过多的样本则会造成资源浪费，且通常每组需要至少3个生物学重复。
四、验证结果的合理呈现：科学沟通的艺术
获得验证数据后，如何在论文中合理呈现同样考验研究者的科学素养。理想情况下，验证结果应与初筛数据并列展示，便于读者直接比较。
讨论部分需要诚实地解读验证结果。如果部分基因未能成功验证，研究者应深入探讨可能的原因，而不是选择性地报告成功案例。
科学上的阴性结果同样具有价值，它们可能揭示了实验条件的特异性或基因调控的复杂性。
最近，上海翼和推出了高通量数据的结果验证服务，可以针对候选基因的表达量进行qPCR验证，辅助完成论文的发表。独立的实验验证是构筑可靠结论的基石，缺乏这一环节，研究结论的严谨性和可信度将面临根本性质疑。
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