En mikromatrise gir et øyeblikksbilde av genuttrykket ved et bestemt tidspunkt. Cellen er dynamisk, så genuttrykket endrer seg hele tiden. Det er derfor i mange tilfeller svært interessant å se på utvikling over tid. Tidsserier krever mye både i form av eksperimentelt design, analyse og ikke minst penger. Mange velger derfor å bare sjekke virkningen av en bestemt behandling ved et gitt tidspunkt og man ønsker å identifiere gener som viser endret uttrykk ved dette tidspunktet. Tidligere var det vanlig å si at et gen hadde endret uttrykk dersom den gjennomsnittlige endringen blant replikater tilsvarte en dobling eller halvering av genuttrykk. Der er flere problemer med å analysere data ut ifra dette enkle kriteriet: Siden mange mikromatrisestudier ofte har fem eller færre replikater i hvert tilstand som testes, så vil en enkelt prøve som avviker fra resten kunne dra opp eller ned gjennomsnittet for gruppen nok til at flere gener kan se ut som om de har endret uttrykk. I tillegg så vil det å velge en tilfeldig grense som dobling av genuttrykket utelate mange gener som kanskje helt klart er endret, men som kanskje har en mindre endring. I stedet for å basere seg på en bestemt tallverdi for endring er det derfor vanlig å bruke statistiske tester som beregner en p-verdi på bakgrunn av variansen blant replikatene, i tillegg til den gjennomsnittlige endringen mellom to tilstander. P-verdien er et mål på sannsynligheten for at den observerte endringen er en tilfeldig observasjon, med andre ord så er p-verdien et mål på hvor troverdig eller signifikant resultatet er. En p-verdi på 0,05 er generelt sett i statistikken ansett å være en gyldig grense. Dette betyr i realiteten at der er 5 % sjanse for at funnet er tilfeldig. Men heller ikke p-verdier er helt rett frem å bruke for mikromatrisedata. Grunnen til dette er at p-verdien gir sannsynligheten for at observasjonen er tilfeldig, gitt at man bare har testet dette ene genet. I mikromatriseforsøk testes ikke bare et enkelt gen, men mange gener med krav om å finne genene med lavest p-verdi. Dersom 10000 gener er med i forsøket og 0,05 blir satt som grense for troverdige resultater, så betyr det av de 10000 genene som blir testet så forventes 10000 gener * 0,05 = 500 gener å bli funnet differensielt uttrykte ved en tilfeldighet. En opplagt løsning er å bruke en strengere p-verdigrense. En annen løsning er å korrigere p-verdien for multippel testing. Bonferroni korrigering eller beregning av feilrate er vanlige måter å korrigere p-verdien på, som tar hensyn til antall tester som er gjort.