Analyse de l'expression différentielle par RNA-seq — Analyse DE transcriptomique
L'analyse de l'expression différentielle (DE) par RNA-seq identifie les gènes dont l'abondance transcriptomique diffère significativement entre deux ou plusieurs conditions biologiques — par exemple, traité versus contrôle, ou tissu malade versus sain. À partir des lectures brutes de séquençage, le pipeline passe par l'alignement, la normalisation basée sur les comptages, la modélisation statistique de la dispersion des comptages, le test d'hypothèse et la correction pour tests multiples afin de produire une liste classée des gènes différentiellement exprimés, accompagnée d'estimations du fold-change et de valeurs p ajustées.
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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 ↗
- Robinson, M. D., McCarthy, D. J., & Smyth, G. K. (2010). edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data. Bioinformatics, 26(1), 139–140. DOI: 10.1093/bioinformatics/btp616 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). RNA Sequencing Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bioinformatics/rna-seq-differential-expression
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