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Enregistrement W1898959705 · doi:10.3892/mmr.2015.4396

Evaluation of eight reference genes for quantitative polymerase chain reaction analysis in human T lymphocytes co-cultured with mesenchymal stem cells

2015· article· en· W1898959705 sur OpenAlexaff
Xiuying Li, Qiwei Yang, Jinping Bai, Yali Xuan, Yimin Wang

Notice bibliographique

RevueMolecular Medicine Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesJilin University
Mots-clésReference genesBiologyGeneMolecular biologyGene expressionReal-time polymerase chain reactionGlyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenasePolymerase chain reactionReverse transcription polymerase chain reactionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate gene expression analysis relies on the selection of a stable reference gene, as unstable reference genes can alter experimental results and conclusions. It is widely‑accepted that reference genes exhibit different expression levels in different types of tissues and cells. Therefore, it is essential to screen for stably‑expressed reference genes in the cells and tissues used for experimental analysis prior to performing reverse transcription‑quantitative polymerase chain reaction (RT‑qPCR). In the present study, eight reference genes were screened for their suitability for RT‑qPCR in five T lymphocytes co‑cultured with mesenchymal stem cells from different sources. Using NormFinder, geNorm, and BestKeeper algorithms consistently demonstrated that RPL13A and B2M were the optimal reference genes for the normalization of RT‑qPCR data obtained from T lymphocytes, whereas glyceraldehyde 3‑phosphate dehydrogenase was not a suitable reference gene due to its extensive variability in expression. These findings highlight the importance of evaluating reference genes for RT‑qPCR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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