A Lung Tissue Bank for Gene Expression Studies in Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Notice bibliographique
Résumé
A bank of surgically resected human lung tissues frozen at -70 degrees C after being inflated with support medium for cutting frozen tissue and a separate group inflated with fixative and embedded in paraffin has been established for studies of chronic obstructive pulmonary disease. The present report concerns the quality of RNA that can be extracted from these frozen and fixed tissue samples and from cells obtained from them by laser capture microdissection. The results show that the RNA yield was 257+/-183 ng/mg and 77+/-56 ng/mg from randomly selected frozen and paraffin-embedded tissue, respectively. Intact 18S and 28S rRNA subunits were present in 11/23 frozen and 2/6 paraffin-embedded specimens. The 375-bp actin and 296-bp glyceraldehdye 3-phosphate dehydrogenase targets were amplified by reverse transcription-PCR from both sources and the 983-bp glyceraldehdye 3-phosphate dehydrogenase and 499-bp nonhousekeeping integrin-linked kinase targets from frozen tissue. The minimal amount of RNA required for reverse transcription-PCR of 296-bp glyceraldehdye 3-phosphate dehydrogenase target was 29 pg from frozen tissue when RNA subunits were present and 144 pg when these subunits were absent compared to 0.8 ng from paraffin-embedded tissue. Ten laser pulses were required to laser capture sufficient cells from frozen tissue to detect amplification of the 375-bp actin target while more pulses were required for equivalent amplification from paraffin-embedded tissue. Storage time had no detectable effect on RNA quality. We conclude that both frozen and paraffin-embedded tissues as well as laser-captured cells are suitable for gene expression studies but frozen tissue offered greater sensitivity.
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 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 | 0,001 | 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 ».