การวิเคราะห์การแสดงออกแตกต่างกันของ RNA-seq แบบหลายโอห์มิกส์
การวิเคราะห์การแสดงออกแตกต่างกันของ RNA-seq แบบหลายโอห์มิกส์ (Multi-omics RNA-seq differential expression analysis) เป็นการรวมข้อมูลจำนวนการถอดรหัสระดับทรานสคริปต์จากการจัดลำดับ RNA (RNA sequencing) เข้ากับข้อมูลโอห์มิกส์เพิ่มเติมอีกหนึ่งชั้นหรือมากกว่านั้น เช่น โปรตีโอมิกส์ (proteomics), เมตาโบโลมิกส์ (metabolomics), เอพิเจโนมิกส์ (epigenomics) หรือข้อมูลความแปรปรวนทางพันธุกรรม เพื่อระบุยีน โปรตีน หรือเมตาโบไลต์ที่แตกต่างกันอย่างเป็นระบบระหว่างสภาวะทางชีวภาพ การบูรณาการข้อมูลในระดับโมเลกุลหลายระดับนี้ช่วยให้กระบวนการสามารถจับกลไกการควบคุมที่การวิเคราะห์ทรานสคริปโตมิกส์เพียงอย่างเดียวไม่สามารถระบุได้ ทำให้ได้ภาพที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นของกระบวนการทางชีวภาพที่เป็นตัวขับเคลื่อนฟีโนไทป์ที่สังเกตได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-omics RNA-seq Differential Expression Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/th/bioinformatics/multi-omics-rna-seq-differential-expression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)ชีวสารสนเทศศาสตร์↔ compare