Process / pipelineBioinformatics / omics
Multi-omics RNA-seq Differential Expression Analysis
Multi-omics RNA-seq 차등 발현 분석은 RNA 시퀀싱에서 얻은 전사체 수준의 카운트 데이터와 단백질체학, 대사체학, 후성유전체학, 유전체 변이 데이터 등 하나 이상의 추가적인 오믹스 계층을 결합하여, 생물학적 조건 간에 체계적으로 차이가 나는 유전자, 단백질 또는 대사 산물을 식별합니다. 여러 분자 수준을 통합함으로써, 이 파이프라인은 전사체학만으로는 해결할 수 없는 조절 메커니즘을 포착하여 관찰된 표현형을 유발하는 생물학적 과정에 대한 보다 완전한 그림을 제공합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-omics RNA-seq Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bioinformatics/multi-omics-rna-seq-differential-expression
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