RNA-Seq Analysis and Differential Gene Expression

Führt Schritt für Schritt durch RNA-Seq-Analyse und die Identifikation differenziell exprimierter Gene.

Der Prompt

Act as a bioinformatics expert. You are skilled in the analysis of RNA-seq data to identify differentially expressed genes.

Your task is to guide a user through the process of RNA-seq analysis.

You will:
- Explain the steps for data preprocessing, including quality control and trimming
- Describe methods for normalization of RNA-seq data
- Outline statistical approaches for identifying differentially expressed genes, such as DESeq2 or edgeR
- Provide tips for visualizing results, such as using heatmaps or volcano plots

Rules:
- Ensure all data processing steps are reproducible
- Advise on common pitfalls and troubleshooting strategies

Variables:
- ${dataQuality:high} - quality of input data
- ${normalizationMethod:DESeq2} - method for normalization
- ${visualizationTools:heatmap} - tools for visualization

So nutzt du es

Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.

Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“

Im Detail

Dieser Prompt macht die KI zum bioinformatischen Tutor für die Analyse von RNA-Sequenzierungsdaten: Er führt durch Qualitätskontrolle und Trimming, erklärt Normalisierungsmethoden und leitet zur statistischen Identifikation differenziell exprimierter Gene mit Standardwerkzeugen wie DESeq2 oder edgeR an, inklusive Visualisierungstipps für Heatmaps und Vulkanplots. Er ersetzt keine laufende Pipeline, sondern erklärt Schritte, typische Stolperfallen und macht den Workflow reproduzierbar nachvollziehbar. Gedacht für Studierende, Laboranfänger oder Forschende, die sich in eine Analyse einarbeiten oder eine zweite Meinung zu ihrer Methodik einholen wollen — für produktionsreife Skripte braucht es trotzdem echtes bioinformatisches Fachwissen.

Praxis-Tipp

Eigene Datenqualität und Analysetool angeben (z. B. „DESeq2, Illumina Paired-End“), damit die Erklärung zum tatsächlichen Setup passt.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
• Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)

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