对于同一组织来说，样本间存在异质性，因此时常会导致组内重复性较差。为了尽量避免该类问题出现，在方案设计时，建议设置3个以上的样本重复（最好5个以上）。这样对于个别偏离的样本，我们可以选择剔除后再进行表达差异分析。另外，最好选择有显著差异的表型进行研究
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由于样本组内重复性差或组间相关性高造成差异基因过少怎么办？
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差异基因太少的原因是什么？
参数设置过于严格。对于有些处理不是特别明显的实验，可以适当放宽参数，比如将上下调倍数调低（1.5倍），或者更换差异分析软件。
2、样本重复性不好。样本组内重复性比较差，很有可能掩盖组间差异。可通过样本相关性分析或者PCA分析，查看是否存在相关性较差的样本。通常情况下，相关性系数不应低于0.8；
3、不同处理差异确实不显著。可以从实验处理方法是否有效、表型差异是否明显等层面去排查；
4、客观实验结果。需要指出的是差异基因数并没有一个标准范围，其数量与不同的处理效果息息相关。若以上几点都没有问题，则可挑选其中的一些基因着重研究。
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蛋白磷酸化数据里面有的显示是灰色，有些是黑色，区别是什么？
黑色代表该样品里面实际检测到的响应值，再转换形成最后的定量值；灰色就是代表样品里面该蛋白的含量已经低于我们仪器的检出下限，检测不到响应值，只能根据其他数据进行填充得来的。
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如何选择做常规扩增子测序还是全长扩增子测序？
一般16S测序只扩增最具有代表性的1~3个可变区，而全长16S是扩增出全部的可变区域序列，相对而言，利用全长16S测序，可以获得更准确的物种分类以及更多的物种鉴定。但是，利用三代技术进行全长16S测序，价格也相对较高，因此如果是常规样品，没有特殊需求，一般的16S测序就可以满足了。
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客户同时做的扩增子测序（16S）和扩增子测序（ITS）,这两个项目的数据可以放一起分析吗？
细菌与真菌进行种群鉴定分别对细菌的16Sr RNA基因和真菌的ITS序列进行测序。除了测序的研究对象不同，他们比对的数据库也各不相同，所以不可以合并分析比较。