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Zeitreihen-RNA-seq-Differentialexpression — Temporale Transkriptomik

Die differentielle Expressionsanalyse von Zeitreihen-RNA-seq identifiziert Gene, deren Expressionslevel sich systematisch über geordnete Zeitpunkte hinweg ändern — wie während der Entwicklung, des Krankheitsverlaufs oder der Reaktion auf eine Behandlung. Im Gegensatz zur Zweikonditionen-DE-Analyse modelliert sie explizit die zeitliche Struktur der Daten und erfasst dynamische Genexpressionsverläufe anstelle eines einzelnen Schnappschusskontrasts. Speziell für dieses Design wurden Werkzeuge wie maSigPro, ImpulseDE2 und splineTimeR entwickelt.

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Quellen

  1. Conesa, A., Nueda, M. J., Ferrer, A., & Talon, M. (2006). maSigPro: a method to identify significantly differential expression profiles in time-course microarray experiments. Bioinformatics, 22(9), 1096–1102. link
  2. Fischer, D. S., Theis, F. J., & Yosef, N. (2018). Impulse model-based differential expression analysis of time series single-cell RNA-seq data. Genome Biology, 19(1), 1–14. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Time-series RNA Sequencing Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/time-series-rna-seq-differential-expression

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ScholarGateTime-series RNA-seq differential expression (Time-series RNA Sequencing Differential Expression Analysis). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/bioinformatics/time-series-rna-seq-differential-expression · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026