Differentialexpressionsanalysen

Differentialexpressionsanalysen sind statistische Verfahren in der Bioinformatik, die Unterschiede in den Expressionsniveaus von Genen zwischen verschiedenen biologischen Bedingungen, Behandlungen oder Zelltypen identifizieren. Typische Datensätze stammen aus RNA-Seq oder Mikroarray-Experimenten. Ziel ist es, eine Liste differentiell exprimierter Gene zu erzeug, oft begleitet von Maßen wie log2-Fold-Change und einem adjustierten p-Wert.

Der Analysevorgang umfasst mehrere Schritte: Studiendesign und Qualitätssicherung, Datenvorverarbeitung, Normalisierung der Zähldaten (zum Beispiel zur Korrektur unterschiedlicher Sequenzierunsgiefen), Schätzung der Variabilität und statistische Tests. Für RNA-Seq kommen Modelle zum Einsatz, die die Verteilung der Zähldaten beschreiben (z. B. negative Binomial-Verteilungen). Populäre Werkzeuge sind DESeq2, edgeR und limma. Nach dem Hypothesentest erfolgt eine Korrektur für Mehrfachtests, meist durch die Kontrolle der Fehlerrate mittels False Discovery Rate (FDR).

Ergebnisse bestehen typischerweise aus Listen von Genen mit Angabe des Bedingungsverhältnisses, des p-Werts und des FDR, oft ergänzt durch Annotationen und Visualisierungen wie Volcano-Plots, MA-Plots und Heatmaps. Die Interpretation erfordert Kontext, da statistische Signifikanz nicht automatisch biologische Relevanz bedeutet; es ist wichtig, Effektgrößen, Replikationszuverlässigkeit und potenzielle Störfaktoren zu berücksichtigen. Anwendungen umfassen Biomarker- und Zielidentifikation, das Verständnis von Krankheitsmechanismen sowie die Beurteilung von Therapierantworten.

Zu den Grenzen zählen Stichprobengröße, Batch-Effekte, unkontrollierte Kovariaten und Modellannahmen. Eine Validierung der Befunde in unabhängigen Datensätzen ist gängig, um Robustheit und Reproduzierbarkeit sicherzustellen.