Selection of reference genes for quantitative real-time PCR in <i>Cocos nucifera</i> during abiotic stress
Notice bibliographique
Résumé
Reverse transcription quantitative real-time polymerase chain reaction (PCR) is a widely used and reproducible method for studying gene expression changes. However, its accuracy and reliability is highly dependent on the normalization step. Cocos nucifera L., a perennial palm with a long productive life span, is frequently exposed to soil and atmospheric drought and other stresses. In applying gene expression analysis to understand coconut stress responses, validation of suitable reference genes is an important first step. In this study, seven putative reference genes were identified from coconut transcriptome data. The stability of these putative reference genes was assessed in a diverse set of 18 coconut samples subject to cold, drought, and high-salinity treatment and representing different endosperm developmental stages. Using statistical algorithms geNorm, NormFinder, and BestKeeper, eEF1-α and UBC10 genes were identified as stable reference genes in all stress treatments and endosperm development stages, consistent with validated reference genes in rice (Oryza sativa L.), potato (Solanum tuberosum L.), and other species. Further validation of analyzed reference genes by normalization of a C-repeat binding factor (CBF)-like gene in cold-treatment samples indicated that the less stable reference genes produced different results from the more stable reference genes, with weaker variation or higher expression levels of a target gene. Our results will be beneficial for further research on molecular mechanisms of stress resistance.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».