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Enregistrement W1992617856 · doi:10.1373/clinchem.2009.128215

A High-Sensitivity, Medium-Density, and Target Amplification–Free Planar Waveguide Microarray System for Gene Expression Analysis of Formalin-Fixed and Paraffin-Embedded Tissue

2009· article· en· W1992617856 sur OpenAlexaff
Stephan Schwers, Elke Reifenberger, Mathias Gehrmann, А. М. Измайлов, Kerstin Bohmann

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensSiemens (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexDNA microarrayMicroarrayMolecular biologyRNAGene expressionTissue microarrayBiologyMicroarray analysis techniquesMessenger RNARNA extractionComputational biologyGeneImmunohistochemistryBioinformaticsGeneticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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