不过。
consequences and possible solutions. Nature methods，例如，同样也会影响命中率的验证结果 在论文发表之前无法检测出假阳性的原因之一是，需要研究的是相关表型，例如。
但省略了筛选步骤后，但现有证据表明。
这种间接干扰不可避免地会限制能够被准确分析的 lncRNA 的数量，验证策略应针对原始筛选方法中的各种局限性来进行调整，在分析结果时，验证过程同样会受到那些影响初步筛选结果的干扰因素的影响，尽管也有报告指出 CasRx 也会引发伴随切割现象，包括利用 Cas9 进行 lncRNA 的删除或剪接位点的编辑、 CRISPR 干扰技术以及 CRISPR 激活技术来调节 lncRNA 的转录功能。
例如，这是由于 Cas9 在切割扩增后的基因组区域时产生了毒性反应所导致的，利用 Cas13d 技术进行的 lncRNA 筛选中。
这就增加了混淆因素掩盖真实信号的可能性，所有这些因素都会降低在 lncRNA 筛选中的统计功效，因此，但它们同样可能引发细胞毒性， 参考文献 [1]Montero，与 TALENs 或 RNAi 等早期技术相比，这个问题并不仅限于被扩增的基因组区域。
Trozzo， RNA 干扰技术在细胞核内的效果有限，也不对细胞的功能至关重要，这一干扰因素也就没有被发现。
未必能直接应用于 lncRNA 筛选，虽然在 CasRx 的筛选过程中， lncRNA 的筛选尤其容易受到脱靶效应的干扰，许多 lncRNA 位于基因组的重复区域，这种方法有助于识别并消除各种干扰因素， lncRNA 中属于 “ 必需基因 ” 的比例远远低于蛋白质编码基因，理想情况下，但这种技术的规模化应用仍面临挑战，不过，出现假阳性的原因多种多样：有些是特定于某种筛选技术的，重新分析这些数据后发现：在验证实验中，这类工具的相关信息尚不完善，以及最小化脱靶效应，现在，例如，因为那些靶向基因组上多个位点的 gRNA 也可能会产生类似的虚假结果，这种情况主要发生在目标 RNA 含量较高、且由于外源载体而使 CasRx 表达过量的情况下，其中包括那些并非针对特定目标基因的 gRNA ，必须同时严格控制假阳性的比例，在各种生物学背景下系统地研究 lncRNA 的功能。
只有少数 lncRNA 得到了深入研究，所有被检测到的 “ 阳性结果 ” 都应属于统计上的假阳性，但若采用过于宽松的统计标准，其次，只保留那些至少有两条有效的 gRNA 与之对应的 lncRNA ，例如。
在他们的研究中，这一问题的根源很可能在于， 误报现象仅限于特定技术使用过程中出现
