直到最近，微阵列是转录分析的选择方法。然而，下一代测序技术的出现已经看到MRNA（RNA-SEQ）直接测序的升序作为这种分析的新方法。在一个最近的出版物在基因组生物学那alicia oshlack.和同事沃尔特和伊丽莎霍尔研究所在墨尔本，澳大利亚开发了一种新的用于对RNA-SEQ数据进行基因本体分析的新方法，称为Goseq.。

Goseq识别给定的转录轮廓是否用与特定生物过程相关的转录物过度表示。到目前为止，用于分析RNA-SEQ数据的统计方法通常一般是为微阵列数据开发的方法的修改。然而，奥什拉克表明，统计方法在两种技术之间不可互换;特别地，RNA-SEQ数据中存在偏差，由此与短或更少表达基因相比，高表达的转录物更容易被称为差异表达。GoseQ算法考虑到这一点，从而纠正偏差并提供更可靠的读数。除了提供有用的新工具，本文突出了对专门针对RNA-SEQ的新技术量身定制的新统计分析技术的需求。

鉴于基因组学群落的接受RNA-SEQ的程度，例如在定义替代转录物方面，这种方法是一个不断增长的领域的受欢迎补充。