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Nennen Sie mindestens drei Gründe, warum die Analyse von Genexpressionen sinnvoll ist.
Verbesserung des Verständnisses von Krankheiten, Entwicklung, Altern und vielem mehr
Welche Moleküle rücken bei der Genexpressions-Analyse in den Vordergrund?
RNA
Durch welche Methode werden Daten für Genexpressionsanalysen gewonnen?
RNA-Sequencing
Was stellt ein Volcano-Plot dar?
Der Volcano-Plot ist eine anschauliche Variante, die differentielle Expression mit den zugehörigen p-Werten aller Spots in einem Scatterplot darzustellen. Hierzu wird auf der Y-Achse der negative, logarithmierte p-Wert, auf der X-Achse der log2-Foldchange der jeweiligen Spots aufgetragen. Das ermöglicht eine gute visuelle Beurteilung der Validität eines gemessenen Verhältnisses. Mit dem Foldchange lässt sich die Veränderung des Expressionslevels (Über- oder Unterexprimierung) eines Gens darstellen. Der jeweilige p-Wert zeigt an, ob diese Veränderung der Expression signifikant ist (weit oben im Volcano-Plot) oder nicht.
Was erhält man als Ergebnis der Genexpressionsanalyse?
Foldchanges und p-values
Wie ist ein log2-foldchange von 2 zu interpretieren?
Das Gen ist 4-fach überexprimiert.
Was sind die einzelnen Schritte, die für eine differentiellen Genexpressionsanalyse benötigt werden?
1. Wenige Counts (kleine reads) rausfiltern
2. Logarithmieren um die Distribution zu strecken
3. Daten normalisieren (Alle Counts auf das selbe Maß)
4. Metadaten ansehen und nach confounding factor suchen
5. Differentielle Genexpressionsanalyse starten -> Für jedes Gen einen statistischen Test (ist es überexprimiert oder nicht)
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