A High-Sensitivity, Medium-Density, and Target Amplification–Free Planar Waveguide Microarray System for Gene Expression Analysis of Formalin-Fixed and Paraffin-Embedded Tissue
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many microarray platforms and their associated assay chemistries do not work properly with RNA extracted from formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tissue samples, a feature that severely hampers the use of microarrays in oncology applications, for which FFPE tissue is the routine specimen. Furthermore, the limited sensitivity of most microarray platforms requires time-consuming and costly amplification reactions of the target RNA, which negatively affects clinical laboratory work flow. METHODS: We developed an approach for sensitively and reliably measuring mRNA abundances in FFPE tissue samples. This approach involves automated RNA extractions, direct hybridization of extracted RNA to immobilized capture probes, antibody-mediated labeling, and readout with an instrument applying the principle of planar waveguides (PWG). A 14-gene multiplex assay conducted with RNA isolated from 20 FFPE blocks was correlated to an analysis of the same with reverse-transcription quantitative real-time PCR (RT-qPCR). RESULTS: The assay sensitivity for gene expression analysis obtained for the PWG microarray platform was <10 fmol/L, eliminating the need for target preamplification. We observed a correlation coefficient of 0.87 to state-of-the-art RT-qPCR technology with RNA isolated from FFPE tissue, despite a compressed dynamic range for the PWG system (a 2.9-log dynamic range for PWG in our test system vs 5.0 logs for RT-qPCR). The precision of the PWG platform was comparable to RT-qPCR (Pearson correlation coefficient of 0.9851 for PWG vs 0.9896 for RT-qPCR) for technical replicates. CONCLUSIONS: The presented PWG platform demonstrated excellent sensitivity and precision and is especially well suited for any application for which fast, simple, and robust multiplex assays of RNA in FFPE tissue are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».