RNA-seq Differential Expression — Analisi DE Trascrittomica
L'analisi dell'espressione differenziale (DE) di RNA-seq identifica geni la cui abbondanza di trascritto differisce significativamente tra due o più condizioni biologiche — ad esempio, trattato contro controllo, o tessuto malato contro sano. Partendo da letture di sequenziamento grezze, la pipeline procede attraverso l'allineamento, la normalizzazione basata sui conteggi, la modellazione statistica della dispersione dei conteggi, il test di ipotesi e la correzione per test multipli per produrre un elenco ordinato di geni differenzialmente espressi accompagnato da stime del fold-change e p-value aggiustati.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). RNA Sequencing Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bioinformatics/rna-seq-differential-expression
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