ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineBioinformatics / omics

Дифференциальная экспрессия РНК-сек в динамике — Временная транскриптомика

Анализ дифференциальной экспрессии РНК-сек в динамике выявляет гены, уровни экспрессии которых систематически изменяются в упорядоченных временных точках — например, во время развития, прогрессирования заболевания или ответа на лечение. В отличие от анализа ДЭ для двух условий, он явно моделирует временную структуру данных, улавливая динамические траектории экспрессии генов, а не единичный моментальный контраст. Специально для такого дизайна были разработаны такие инструменты, как maSigPro, ImpulseDE2 и splineTimeR.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

+ ещё 2

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateTime-series RNA-seq differential expression (Time-series RNA Sequencing Differential Expression Analysis). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/bioinformatics/time-series-rna-seq-differential-expression · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026