案例一：
研究者将人类乳腺癌细胞和正常细胞进行SAGE-Seq分析（即DGE），检测到大量差异表达的基因。进一步做GO和pathway功能分析，发现了许多与癌症相关的基因和通路。与传统SAGE相比，SAGE-seq具有更高的灵敏度，能检测到更多低丰度的基因。
1、 差异表达基因
SAGE-Seq分析表明癌细胞的单标签（unique tags）数量要显著高于正常细胞（表1），癌细胞转录组多样性也更丰富（图1）。
表1 正常细胞和癌细胞测序获得的tags数量比较
图2 正常细胞和癌细胞转录组多样性差异比较
2、 GO和pathway分析
对差异表达基因进行GO和pathway分析，预测到了大量乳腺癌相关的基因，涉及细胞凋亡、细胞骨架重构、细胞黏附、免疫反应、信号转导、转录调控等多个方面。
3、 与传统SAGE的比较
与传统SAGE相比，SAGE-Seq灵敏度更高，动态范围跨越5个数量级（10-7-10-2），而传统SAGE为10-5-10-3。因此SAGE-Seq能检测到更多低丰度的基因。图3 ABC分别展示了用传统SAGE和SAGE-Seq对转录因子、GPCRs和ABC转运子相关基因进行检测，获得的基因和丰度的数据差异。其中SAGE-Seq检测到的转录因子是传统SAGE的三倍多(1300/384=3.39)。
图3三个基因家族用SAGE-Seq与传统SAGE获得的数据差异比较
A为转录因子，B为G蛋白偶联受体(GPCRs)，C为ABC转运子；
Y轴代表基因，X轴代表丰度。
案例二：
将感染不动杆菌24h和48h的木瓜果实进行数字表达谱分析，以研究与木瓜枯梢病发病相关的基因。研究中发现了20,578个上调或下调的基因，基于Gene Ontology(GO)中的分子功能(molecular function)和生物进程(biological process)两个分类体系对差异表达基因进一步做功能显著性富集分析，结果表明在不动杆菌感染初期，木瓜细胞中与抗病、防御、应激反应相关的基因表达会受到抑制，细胞生理状态也会发生改变。
图4与抗病和应激反应相关基因在不同感染时间的表达差异
图5 基于GO中生物进程的分类体系对差异表达基因的功能分析
