盡管轉錄組學技術在過去幾十年中發展迅速，但由于芯片和 RNA-seq 之間固有的可變性差異，對混合數據的綜合分析仍然具有挑戰性。本文提出了 Rank-In （http://www.baddcao.net/rank-in/index.html）來糾正兩種技術之間的非生物效應，從而能夠自由混合數據以進行整合分析。

網站首頁如下，支持上傳用戶自己的芯片、轉錄組數據。該網頁最終會給出調整后的矩陣、差異基因列表以及聚類結果圖。

第一步：上傳表達文件

表達文件格式如下，需上傳第一行為樣本名、第一列為基因名的表達矩陣

轉錄組數據表達量可以使用FPKM、TPM或TMM；芯片數據使用基因表達強度；如果下載GEO數據，需要對探針注釋為基因，然后上傳注釋后的表達文件。

第二步：上傳分組文件

分組文件第一列文樣本名，第二列為分組。“1”表示來自正常組織的樣本，“2”表示癌癥亞型1的樣本，“3”表示癌癥亞型2的樣本，依此類推

第三步：上傳附加文件（可以選擇性上傳）

附加文件中可以包括平臺、批次等信息。 例如，在平臺列中，“1”表示數據來自 Affymetrix U133 plus2 平臺，“2”表示來自安捷倫微陣列芯片的數據，“3”表示來自 Illumina Hiseq 2000 的數據等。

第四步：填寫電子郵箱（選填，建議填寫）

如果填寫郵箱，結果會以郵件形式發送至該郵箱。

第五步：提交

數據文件全部上傳后，點擊“Submit”進行提交，頁面會自動跳轉至結果頁。也可以根據頁面給出的job ID查詢結果。

結果頁面如下：

總而言之，我們可以使用Rank-In對癌癥的芯片和 RNA-seq中的混合數據進行綜合轉錄組學分析。