Maschinelles Lernen-gestützte differentielle Expressionsanalyse von RNA-seq-Daten
Die maschinelles Lernen-gestützte differentielle Expressionsanalyse von RNA-seq-Daten (DE) ergänzt klassische statistische DE-Tests (DESeq2, edgeR, limma-voom) durch ML-Modelle – einschließlich neuronaler Netze, Random Forests und variabler Autoencoder –, um die inhärente hohe Dimensionalität, Null-Inflation und Batch-Effekte von RNA-seq-Zähldaten besser zu handhaben. Der Ansatz verbessert die Merkmalsauswahl, Rauschunterdrückung und Nachweisstärke, insbesondere bei großen oder komplexen experimentellen Designs.
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Quellen
- Lopez, R., Regier, J., Cole, M. B., Jordan, M. I., & Yosef, N. (2018). Deep generative modeling for single-cell transcriptomics. Nature Methods, 15(12), 1053–1058. link ↗
- Eraslan, G., Simon, L. M., Mircea, M., Mueller, N. S., & Theis, F. J. (2019). Single-cell RNA-seq denoising using a deep count autoencoder. Nature Communications, 10(1), 390. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted RNA-seq Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/machine-learning-assisted-rna-seq-differential-expression
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