Genexpressionsanalysen

Genexpressionsanalysen umfassen Verfahren zur Bestimmung der Expressionsniveaus von Genen in Zellen, Geweben oder Organismen. Ziel ist es, Veränderungen in der Transkriptmenge unter verschiedenen Bedingungen zu erkennen und zu verstehen, wie Zellen auf Reize reagieren, Entwicklungsprozesse regulieren oder Krankheiten entstehen.

Typische Methoden sind Microarray-Techniken und Hochdurchsatz-RNA-Sequenzierung (RNA-Seq) sowie gezielte Ansätze wie quantitative PCR (qPCR) und NanoString. Microarrays messen vorab definierte Transkripte, RNA-Seq ermöglicht die nahtlose Erfassung des Transkriptoms, inklusive neuer Transkripte. qPCR wird hauptsächlich für die Validierung genutzt.

Ablauf und Datenanalyse umfassen Probenentnahme, RNA-Extraktion, Bibliotheksvorbereitung bzw. Hybridisierung, Sequenzierung bzw. Messung, Qualitätskontrolle. Die Rohdaten werden normalisiert und auf differentiellen Expressionsunterschied zwischen Bedingungen analysiert, beispielsweise mit Tools wie DESeq2, edgeR oder limma. Ergebnisse werden auf Genomannotation abgebildet und durch Gen Ontology- bzw. Pfadweg-Analysen interpretiert, um biologische Zusammenhänge zu erkennen.

Anwendungen der Genexpressionsanalysen finden sich in der Grundlagenforschung, Biomarker- und Therapeutika-Entdeckung, der Untersuchung von Krankheitsmechanismen (etwa Krebsprofilierung), Entwicklungsbiologie und der Bewertung von Behandlungsreaktionen.

Interpretationsaspekte beachten: Expression ist kein direkter Proteinlevel, und Gewebeheterogenität, Probenqualität sowie Batch-Effekte können Ergebnisse beeinflussen. Reproduzierbarkeit und Validierung in unabhängigen Studien sind wichtig.

Datenstandards und Repositorien spielen eine zentrale Rolle; Ergebnisse werden oft in öffentlichen Datenbanken wie GEO, ArrayExpress oder EGA veröffentlicht. Standards wie MIAME bzw. MINSEQE unterstützen Vergleichbarkeit.