Die Menge an RNA in Eukaryonten wird durch ihre kinetischen Transkriptions-, Verarbeitungs- und Abbauraten bestimmt. Diese kinetischen Raten wurden bereits ausführlich in Zellpopulationen untersucht, allerdings unter der Annahme, dass diese in verschiedenen Zelltypen identisch sind. Die Genexpression ist jedoch während biologischer Prozesse wie z.B der Zellproliferation, Zelldifferenzierung und Zellteilung hochdynamisch. Die Untersuchung der RNA- Kinetikraten in Einzelzellen, die sich in verschiedenen Phasen desselben dynamischen Prozesses befinden, kann uns ein umfangreicheres Bild davon geben, wie RNA-Kinetikraten die Genexpression zeitabhängig koordinieren. In diesem Projekt, Wir haben die Methode der RNA- Stoffwechselmarkierung und der biochemischen Nukleosidkonversion mit der Einzelzell-RNA- Sequenzierung kombiniert. Wir leiteten ein zeitabhängiges kinetisches Geschwindigkeitsmodell ab und schätzten RNA-Transkriptions- und - Abbauraten über den zeitlichen Verlauf des Zellzyklus ab. Dabeiverwendeten wir Näherungen basierend auf der Lösung des resultierenden Differentialgleichungssystems. Wir fanden heraus, dass Transkriptions- und Abbauraten der meisten zyklischen Gene hochdynamisch sind. Unterschiedliche kinetische Regulationsmuster formen spezifische Genexpressionsprofile. Etwa 89 % der 377 von uns analysierten zyklischen Gene werden durch dynamische Transkriptions- und Abbauraten reguliert. Während der dynamischen Transkriptionsrate beobachteten wir auch, dass einige zyklische Gene durch dynamische Zerfallsraten angetrieben wurden. Unsere Studie bekräftigt die Bedeutung der zeitlichen Regulation von der Genexpression durch Produktion und Zerfall. Darüber hinaus hat die von uns entwickelte Methode das Potenzial, an verschiedene biologische Prozesse angepasst zu werden. Unser Ansatz in dieser Studie kann die Untersuchung der zeitlichen Genexpressionsregulation und der RNS- Kinetikraten voranbringen. / RNA abundance in eukaryotes is determined by its kinetic rates of transcription, processing and degradation. Each of the kinetic rates has been extensively studied in bulk cell populations assuming they are equal in different cells. However, gene expression is highly dynamic during biological processes such as cell proliferation, cell differentiation, and cell division. Investigation of RNA kinetic rates in individual cells which are in different phases of the same dynamic process can give us a more comprehensive picture of how RNA kinetic rates coordinate gene expression in a time-dependent manner. In this project, we adapted the RNA metabolic labeling and biochemical nucleoside conversion method to droplet- based single-cell RNA sequencing. We derived a time- dependent kinetic rate model and estimated RNA transcription and degradation rates over the time course of the cell cycle using approximations based on the solution of the resulting system of differential equations. We found that transcription and degradation rates of most cycling genes are highly dynamic. Different kinetic regulation patterns shape specific gene expression profiles. Around 89% of the 377 cycling genes we analyzed are regulated by dynamic transcription and degradation rates. While dynamic transcription rate was prevalent, we also observed some cycling genes were driven by dynamic decay rates. Our study underscores the importance of temporal gene expression regulation by both production and decay. Moreover, the method we developed has the potential to be adapted to different biological processes. We suggest that our approach can advance the study of temporal gene expression regulation and RNA kinetic rates.