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Enregistrement W2018442945 · doi:10.1139/g10-036

LEM-PCR: a method for determining relative transcript isoform proportions using real-time PCR without a standard curve

2010· article· en· W2018442945 sur OpenAlexvenueno aff
Sam Virtue, M.M. Dale, Jaswinder K. Sethi, Antonio Vidal‐Puig

Notice bibliographique

RevueGenome · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDiabetes UKBritish Heart Foundation
Mots-clésGene isoformBiologyComplementary DNAAlternative splicingRecombinant DNAMolecular biologygenomic DNAGeneDNAReal-time polymerase chain reactionPlasmidGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many genes express multiple transcript isoforms generated by alternative splicing of mRNA. Using real-time PCR, it is straightforward to determine the relative expression level of each isoform independently. However, it is less trivial to determine the relative proportions of different isoforms in a cDNA sample. The relative proportions of different isoforms can be important, as a small change in a highly abundant transcript may be more relevant than a large change in a minimally expressed transcript. Currently, determining the relative proportions of isoforms requires the construction of a standard curve using recombinant plasmid DNA or genomic DNA. As recombinant or genomic DNA standards often amplify with different efficiencies to cDNA samples, they may give under- or overestimations of isoform abundances. The method described in this article uses a titration curve generated from the same cDNA samples measured in the experiment. By using samples with different levels of separate isoforms, it is possible to derive linear equations which, when solved, allow the determination of the proportion of each isoform within the samples under study.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,308 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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