The State of RT-Quantitative PCR: Firsthand Observations of Implementation of Minimum Information for the Publication of Quantitative Real-Time PCR Experiments (MIQE)
Notice bibliographique
Résumé
In the past decade, the techniques of quantitative PCR (qPCR) and reverse transcription (RT)-qPCR have become accessible to virtually all research labs, producing valuable data for peer-reviewed publications and supporting exciting research conclusions. However, the experimental design and validation processes applied to the associated projects are the result of historical biases adopted by individual labs that have evolved and changed since the inception of the techniques and associated technologies. This has resulted in wide variability in the quality, reproducibility and interpretability of published data as a direct result of how each lab has designed their RT-qPCR experiments. The 'minimum information for the publication of quantitative real-time PCR experiments' (MIQE) was published to provide the scientific community with a consistent workflow and key considerations to perform qPCR experiments. We use specific examples to highlight the serious negative ramifications for data quality when the MIQE guidelines are not applied and include a summary of good and poor practices for RT-qPCR.
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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 | 0,395 | 0,478 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,022 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».