Bioinformatische Analysen Begriffe

Bezieht sich auf computergestützte Methoden zur Analyse biologischer Daten, z. B. aus Sequenzierungen.

Machine Learning / KIEinsatz lernender Algorithmen zur Mustererkennung, z.B. für Klassifikation oder Vorhersage (z. B. Responder vs. Non-Responder).
Survival AnalysisVerknüpfung molekularer Merkmale mit Überlebensdaten.
Fusion Gene DetectionIdentifikation von Genfusionen, die häufig Treiber in Krebs sind.
Somatische vs. Germline MutationenTumorspezifische vs. vererbte Veränderungen.
Minimal Residual Disease (MRD)Nachweis kleinster Tumormengen mittels sensitiver Sequenzierung.
AlignmentZuordnung von Sequenzdaten (z. B. DNA/RNA) zu einer Referenzsequenz.
Cell Typing / AnnotationZuweisung von Zelltypen basierend auf Expressionsmustern.
Variant CallingIdentifikation genetischer Varianten (Mutationen, Insertionen/Deletionen) aus Sequenzdaten.
Expression AnalysisQuantifizierung der Genexpression aus RNA-Seq-Daten.
Differential Expression (DEG)Gene, die zwischen zwei Bedingungen unterschiedlich exprimiert sind.
Pathway-AnalyseUntersuchung, welche biologischen Signalwege durch Gene beeinflusst sind.
ClusteranalyseGruppierung von Proben, Zellen oder Geweberegionen mit ähnlichem Expressionsprofil.
CNV (Copy Number Variation)Genomische Bereiche mit abnormaler Kopienanzahl.
Mutationslast / Tumor Mutational Burden (TMB)Anzahl der Mutationen pro Megabase DNA.
Depth (Sequenzierungstiefe)Anzahl der Reads pro Basenpaar, je höher desto sensitiver.
CoverageAnteil des Genoms, der durch Sequenzierung abgedeckt wird.
BarcodingKennzeichnung von Einzelzellen mit einzigartigen Sequenz-„Barcodes“ (DNA-Sequenzen) um Daten später zuordnen zu können.