Liquid Phase Fluorescence <i>in situ</i> RT‐PCR Analysis for Gene Expression Analysis in Woody Stems
Notice bibliographique
Résumé
We explore a rapid in situ RT-PCR protocol for gene expression studies in woody stem tissues. In situ RT-PCR was performed using fluorescent dye-conjugated nucleic acid and the fluorescence signals derived from target RNAs were detected using confocal laser scanning microscopy. The signal to background ratio was greatly enhanced by performing two rounds of PCR reactions, first without the fluorescent dye and second with the dye. Using this protocol, we obtained strong gene-specific signals in secondary stem tissues. The signals were PCR-dependent, as shown by the lack of cytoplasmic signals in the tissue sections in which either DNA polymerase or primers were omitted from PCR reactions, and were RNA-dependent, as shown by great reduction of cytoplasmic signals when sections were treated with RNase before RT reactions. To verify our protocol, transcript localization of the rbcS gene was examined in secondary stems of hybrid aspen ( Populus tremula L. x tremuloides Michx.) and compared to the chlorophyll autofluorescence signal. The in situ RT-PCR signals form the rbcS gene and chlorophyll autofluorescence co-localized in the same cell types. The signal was also confirmed by Northern blot analysis of isolated RNA from the cambium and developing xylem, thus confirming the validity of the protocol. Some difficulties of in situ transcript localization and the interpretation of the signal distribution in the secondary tissues are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».