Analyse de l'expression différentielle multi-omique par RNA-seq
L'analyse de l'expression différentielle multi-omique par RNA-seq combine des données de comptage au niveau transcriptomique issues du séquençage de l'ARN avec une ou plusieurs couches omiques supplémentaires — telles que la protéomique, la métabolomique, l'épigénomique ou des données de variants génomiques — pour identifier les gènes, protéines ou métabolites qui diffèrent systématiquement entre les conditions biologiques. En intégrant plusieurs niveaux moléculaires, le pipeline capture des mécanismes de régulation que la transcriptomique seule ne peut résoudre, permettant une image plus complète des processus biologiques à l'origine des phénotypes observés.
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Sources
- 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 ↗
- Argelaguet, R., Velten, B., Arnol, D., Dietrich, S., Zenz, T., Marioni, J. C., Buettner, F., Huber, W., & Stegle, O. (2018). Multi-Omics Factor Analysis — a framework for unsupervised integration of multi-omics data sets. Molecular Systems Biology, 14(6), e8124. DOI: 10.15252/msb.20178124 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-omics RNA-seq Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bioinformatics/multi-omics-rna-seq-differential-expression
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- Analyse d'enrichissement de jeux de gènes (GSEA)Bio-informatique↔ compare
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