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Differenzielle Expressionsanalyse von Einzelzell-RNA-seq

Die differenzielle Expressionsanalyse von Einzelzell-RNA-seq (scRNA-seq DE) identifiziert Gene, deren Expressionsniveaus sich signifikant zwischen definierten Gruppen einzelner Zellen unterscheiden – wie Zelltypen, Krankheitszustände oder Behandlungsbedingungen. Im Gegensatz zur Bulk-RNA-seq, die Signale von Millionen von Zellen mittelt, operiert die scRNA-seq DE auf dem Transkriptom jeder einzelnen Zelle und ermöglicht eine feingranulare Charakterisierung zellpopulationsspezifischer Genregulation und Heterogenität innerhalb scheinbar homogener Gewebe.

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Quellen

  1. Butler, A., Hoffman, P., Smibert, P., Papalexi, E., & Satija, R. (2018). Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species. Nature Biotechnology, 36(5), 411–420. DOI: 10.1038/nbt.4096
  2. Love, M. I., Huber, W., & Anders, S. (2014). Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biology, 15(12), 550. DOI: 10.1186/s13059-014-0550-8

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ScholarGate. (2026, June 3). Single-Cell RNA Sequencing Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/single-cell-rna-seq-differential-expression

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ScholarGateSingle-cell RNA-seq differential expression (Single-Cell RNA Sequencing Differential Expression Analysis). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/bioinformatics/single-cell-rna-seq-differential-expression · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026