Hematopoietic Lineage Transcriptome Stability and Representation in PAXgene™ Collected Peripheral Blood Utilising SPIA Single-Stranded cDNA Probes for Microarray
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral blood as a surrogate tissue for transcriptome profiling holds great promise for the discovery of diagnostic and prognostic disease biomarkers, particularly when target tissues of disease are not readily available. To maximize the reliability of gene expression data generated from clinical blood samples, both the sample collection and the microarray probe generation methods should be optimized to provide stabilized, reproducible and representative gene expression profiles faithfully representing the transcriptional profiles of the constituent blood cell types present in the circulation. Given the increasing innovation in this field in recent years, we investigated a combination of methodological advances in both RNA stabilisation and microarray probe generation with the goal of achieving robust, reliable and representative transcriptional profiles from whole blood. To assess the whole blood profiles, the transcriptomes of purified blood cell types were measured and compared with the global transcriptomes measured in whole blood. The results demonstrate that a combination of PAXgene() RNA stabilising technology and single-stranded cDNA probe generation afforded by the NuGEN Ovation RNA amplification system V2() enables an approach that yields faithful representation of specific hematopoietic cell lineage transcriptomes in whole blood without the necessity for prior sample fractionation, cell enrichment or globin reduction. Storage stability assessments of the PAXgene() blood samples also advocate a short, fixed room temperature storage time for all PAXgene() blood samples collected for the purposes of global transcriptional profiling in clinical studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».