Real-Time PCR Quantification of Heteroplasmy in a Mouse Model with Mitochondrial DNA of C57BL/6 and NZB/BINJ Strains
Notice bibliographique
Résumé
Mouse models are widely employed to study mitochondrial inheritance, which have implications to several human diseases caused by mutations in the mitochondrial genome (mtDNA). These mouse models take advantage of polymorphisms between the mtDNA of the NZB/BINJ and the mtDNA of common inbred laboratory (i.e., C57BL/6) strains to generate mice with two mtDNA haplotypes (heteroplasmy). Based on PCR followed by restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP), these studies determine the level of heteroplasmy across generations and in different cell types aiming to understand the mechanisms underlying mitochondrial inheritance. However, PCR-RFLP is a time-consuming method of low sensitivity and accuracy that dependents on the use of restriction enzyme digestions. A more robust method to measure heteroplasmy has been provided by the use of real-time quantitative PCR (qPCR) based on allelic refractory mutation detection system (ARMS-qPCR). Herein, we report an ARMS-qPCR assay for quantification of heteroplasmy using heteroplasmic mice with mtDNA of NZB/BINJ and C57BL/6 origin. Heteroplasmy and mtDNA copy number were estimated in germline and somatic tissues, providing evidence of the reliability of the approach. Furthermore, it enabled single-step quantification of heteroplasmy, with sensitivity to detect as low as 0.1% of either NZB/BINJ or C57BL/6 mtDNA. These findings are relevant as the ARMS-qPCR assay reported here is fully compatible with similar heteroplasmic mouse models used to study mitochondrial inheritance in mammals.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».