Die vorliegende Dissertationsschrift fasst vier Arbeiten unter der Überschrift „Analyse und Interpretation der Varianz von Genexpressionsdaten“ zusammen. Zunächst wird der Begriff der „Technischen Varianz“ von dem der „Biologischen Varianz“ abgegrenzt. In der Genexpressionsanalyse mit Microarrays wird unter technischer Varianz der traditionell hohe Messfehler verstanden. Die Gründe hierfür scheinen jedoch mannigfaltig zu sein. Höchst umstritten ist hierbei der Effekt von Kreuzhybridisierungen, also unspezifischen Bindungen von RNA-Fragmenten an die Sonden des Arrays. Einige Forscher halten diesen Effekt für die maßgebliche Fehlerquelle, andere beurteilen ihn als vernachlässigbar. In den ersten zwei Arbeiten wird gezeigt, dass Kreuzhybridisierungen in der Tat erheblich für den Messfehler bei Microarray-Experimenten verantwortlich sind. Gleichzeitig werden, mit einem Satz neuer Chip Definition Files und einer Handreichung zum Design neuer Microarrays, Werkzeuge zum Umgang mit unspezifischen Bindungen zur Verfügung gestellt. Varianz, die auf tatsächlich vorhandenen biologischen Unterschieden basiert, wird biologische Varianz genannt. Bei der Auswertung eines Genexpressionsexperiments werden mittels Analyse der Streuungsparameter mögliche Markertranskripte identifiziert, die bei einer üblichen mittelwertbasierten Auswertung nicht gefunden werden. Durch Mapping der Transkripte auf KEGG-Pathways kann ausgeschlossen werden, dass es sich um falsch positive Treffer handelt. In der vierten Arbeit wird eine Ähnlichkeitsanalyse mit Hilfe von Korrelationskoeffizienten durchgeführt. Durch Auswertung mit der Korrelation nach Kendall können Hypothesen über den funktionalen Pathway in der induzierten Abwehr von Pflanzen gewonnen werden.