生物通报道：DNA芯片的盛行是无可质否的：斯坦福芯片数据库（Stanford Microarray Database）中18亿的数据点（data points）是不会说谎的。但是目前仍然缺乏一种包含从RNA准备，到探针设计，再到数据分析在内的所有过程的标准和质量控制尺度，缺乏这些标准已经引起了芯片制作分析的一些问题，至少是在基因表达分析中的一些前后不一的结果。

然而这些技术上的问题也许就要得到终结了，由美国食品药品管理局FDA的华人科学家石乐明（Leming Shi，毕业于湖南大学，中国科技大学获得硕士学位，中科院化学所获得博士学位，简介见下一页）领导的研究团队去年向《Nature Biotechnology》呈递了10篇研究文章，提出了一个标准项目：芯片质量控制（MicroArray Quality Control，MAQC）计划。

MAQC相关的文章中有一系列批评性文章，提出了对芯片可靠性和重复性的质疑，在一篇尤显责备性的文章中，美国国立糖尿病，消化，肾疾病研究所的Margaret Cam和他的同事用三种商业芯片系统分析比较了两个基因表达谱。在2009个分析的基因中，只有4个被三个系统识别为区别表达。

这项计划有三个基本目的：

筛选和大量收集公众可利用的标准RNA样品；
利用八种芯片和三种可选择的定量基因表达平台收集replicate datasets；
最后分析这些数据获得一个标准。

MAQC的这些文章出版之后，现在任何实验室都能利用这些标准RNAs（可以向Ambion和Stratagene购买），也可以利用文章中的图片检查各自的研究结果。同时这些Core facilities可以为相关研究人员的工作提出证明，技术研发人员也有了比较性的标尺，各个实验室也可以直接进行统计方法，图像设置等方面的比较了。而且研究人员利用外源RNA对照（External RNA controls，ERCs)协会研发的spike-in控制可以spot-check每天的操作。

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