was wird hier gezeigt?
auf der y-Achse wird die statistische Signifikanz der Daten angezeigt. (je höher, desto signfikanter)
die x-Achse zeigt den log2-fold change
-> <0 zeigt eine Unterexpression der Gene
>0 zeigt eine Überexpression
Da die Daten log2-transformiert sind, bedeutet 1 auf der x-Achse eine 2-fache Überexpression, 2 bedeutet eine 4-fache Überexpression usw.
Je höher der p-value und je höher der log-fold-change, desto mehr weichen die Gene ab
Der Volcano-Plot ist eine anschauliche Variante, die differentielle Expression mit den zugehörigen p-Werten aller Spots in einem Scatterplot darzustellen.. Mit dem Foldchange lässt sich die Veränderung des Expressionslevels eines Gens darstellen.
Was sind die Schritte bei einer differentielle Genexpressionsanalyse?
filtern der Daten -> entfernen von Genen mit geringer Varianz (“noisy data”)
Daten normalisieren -> die Stichproben können von unterschiedlicher Qualität sein und deshalb in ihrer Verteilung abweichen, Normalisierung der Daten macht sie vergleichbarer
statistische Tests, die über-/unterexpression für jedes Gen anzeigen -> fold-changes und p-value —> volcano plot
so wurde es in der Nachbesprechung gesagt, aber im Skript ist es natürlich genauer..also vllt lieber daran orientieren?
Zuletzt geändertvor 2 Jahren
