Optimization of preservation and storage time of sponge tissues to obtain quality mRNA for next‐generation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptome sequencing with next-generation sequencing technologies has the potential for addressing many long-standing questions about the biology of sponges. Transcriptome sequence quality depends on good cDNA libraries, which requires high-quality mRNA. Standard protocols for preserving and isolating mRNA often require optimization for unusual tissue types. Our aim was assessing the efficiency of two preservation modes, (i) flash freezing with liquid nitrogen (LN₂) and (ii) immersion in RNAlater, for the recovery of high-quality mRNA from sponge tissues. We also tested whether the long-term storage of samples at -80 °C affects the quantity and quality of mRNA. We extracted mRNA from nine sponge species and analysed the quantity and quality (A260/230 and A260/280 ratios) of mRNA according to preservation method, storage time, and taxonomy. The quantity and quality of mRNA depended significantly on the preservation method used (LN₂) outperforming RNAlater), the sponge species, and the interaction between them. When the preservation was analysed in combination with either storage time or species, the quantity and A260/230 ratio were both significantly higher for LN₂-preserved samples. Interestingly, individual comparisons for each preservation method over time indicated that both methods performed equally efficiently during the first month, but RNAlater lost efficiency in storage times longer than 2 months compared with flash-frozen samples. In summary, we find that for long-term preservation of samples, flash freezing is the preferred method. If LN₂ is not available, RNAlater can be used, but mRNA extraction during the first month of storage is advised.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».