Method to isolate polyribosomal mRNA from scarce samples such as mammalian oocytes and early embryos
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the transcriptome of minute quantities of cells can be profiled using nucleic acid amplification techniques, it remains difficult to distinguish between active and stored messenger RNA. Transcript storage occurs at specific stages of gametogenesis and is particularly important in oogenesis as stored maternal mRNA is used to sustain de novo protein synthesis during the early developmental stages until the embryonic genome gets activated. In many cases, stored mRNA can be several times more abundant than mRNA ready for translation. In order to identify active mRNA in bovine oocytes, we sought to develop a method of isolating very small amounts of polyribosome mRNA. RESULTS: The proposed method is based on mixing the extracted oocyte cytoplasm with a preparation of polyribosomes obtained from a non-homologous source (Drosophila) and using sucrose density gradient ultracentrifugation to separate the polyribosomes. It involves cross-linking the non-homologous polyribosomes and neutralizing the cross-linking agent. Using this method, we show that certain stages of oocyte maturation coincide with changes in the abundance of polyribosomal mRNA but not total RNA or poly(A). We also show that the abundance of selected sequences matched changes in the corresponding protein levels. CONCLUSIONS: We report here the successful use of a method to profile mRNA present in the polyribosomal fraction obtained from as little as 75 mammalian oocytes. Polyribosomal mRNA fractionation thus provides a new tool for studying gametogenesis and early development with better representation of the underlying physiological status.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,011 |
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 ».