Method to isolate polyribosomal mRNA from scarce samples such as mammalian oocytes and early embryos
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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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 découle