目前，由于灵敏度所限，多数方法需要在标记和分析前对样品进行适当程序的扩增，不过也有不少人试图绕过这一问题，如 Mosaic Technologies 公司引入的固相 PCR 方法，引物特异性强，无交叉污染并且省去了液相处理的烦琐； Lynx Therapeutics 公司引入的大规模并行固相法 (Massively parallel solid-phase cloning) ，可在一个样品中同时对数以万计的 DNA 片段进行，且无需单独处理和分离每个。
将芯片与待研究的cDNA或其他样品杂交，经过计算机扫描和数据处理，便可以观察到成千上万个基因在不同组织或同-组织不同发育时期或不同生理条件下的表达调控情况。荧光标记的cDNA与芯片上相匹配的DNA序列发生杂交反应，是的芯片上的点呈现出荧光信号，荧光信号的强度和基因表达的多度呈正相关。基因芯片这种微型化装置具有巨大的容量，是科学家在单次试验中就可以分析整个基因组的变化。
因此，生物学家和生物信息学家合作创立了将差异表达基因定位于不同的生物化学代谢途径的分析方法( pathway identification)。 统计每条生物化学代谢途径中固有的基因数量和被基因芯片定位的差异表达的基因数量，可以计算出特定或特定发育阶段表达有显著差异的代谢途径。由于代谢途径通常负责执行生物体的重要功能，并且相对于原始数据，代谢途径的数量相对较少，可操作性强，已经成为目前学术界分析芯片技术数据的重要手段。
新兴的微阵列芯片技术是分子生物学技术和计算机技术高度有机结合的产物，体积小、实验效能高 , 可以节约人力、 物力和时间, 是对传统分子生物学研究方法和临床检测方法的重要补充 。在微阵列技术的实际应应用中 ,数据分析具有举足轻重的作用 , 目前还没有对现有的各种统计学模型进行过综合评价 。这一缺陷亟待弥补 。虽然人类基因组草图已经绘制完成 , 但整个基因组研究才刚刚开始 。此时如果没有把研究所产生的海量数据进行有效的管理 , 将对后续研究的深入和应用造成严重的影响 。从现有资料来看, 应用微阵列芯片技术所产生的数据还没有统一的管理方案, 这些研究的结果仍然分散地保存在不同的数据 库中，这些数据库也处在探索阶段 。