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Bayesian RNA-seq Differential Expression — Bayesian DE Analyse von RNA-Sequenzierungsdaten

Die bayesianische Analyse der differentiellen Genexpression mittels RNA-seq wendet hierarchische bayesianische Modelle auf RNA-Sequenzierungs-Read-Count-Daten an, um Gene zu identifizieren, deren Expressionsniveaus sich zwischen biologischen Bedingungen signifikant unterscheiden. Anstatt sich ausschliesslich auf p-Werte zu verlassen, quantifizieren diese Methoden die Posterior-Wahrscheinlichkeit, dass ein Gen differentiell exprimiert wird, indem sie statistische Stärke über Gene hinweg nutzen und naturgemäss geringe Stichprobengrössen, die in Genomik-Experimenten üblich sind, berücksichtigen.

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Quellen

  1. Leng, N., Dawson, J. A., Thomson, J. A., Ruotti, V., Rissman, A. I., Smits, B. M., Haag, J. D., Gould, M. N., Stewart, R. M., & Kendziorski, C. (2013). EBSeq: An empirical Bayes hierarchical model for inference in RNA-seq experiments. Bioinformatics, 29(8), 1035–1043. link
  2. Hardcastle, T. J., & Kelly, K. A. (2010). baySeq: Empirical Bayesian methods for identifying differential expression in sequence count data. BMC Bioinformatics, 11, 422. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Differential Expression Analysis of RNA Sequencing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/bayesian-rna-seq-differential-expression

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ScholarGateBayesian RNA-seq differential expression (Bayesian Differential Expression Analysis of RNA Sequencing Data). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/bioinformatics/bayesian-rna-seq-differential-expression · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026