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Enregistrement W2027351830 · doi:10.1186/1471-2199-8-93

Detection limits of several commercial reverse transcriptase enzymes: impact on the low- and high-abundance transcript levels assessed by quantitative RT-PCR

2007· article· en· W2027351830 sur OpenAlexafffund
Jean-Philippe Lévesque-Sergerie, Mathieu Duquette, C. Thibault, Louis Delbecchi, Nathalie Bissonnette

Notice bibliographique

RevueBMC Molecular Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyReverse transcriptaseReal-time polymerase chain reactionAbundance (ecology)Computational biologyEnzymeReverse transcription polymerase chain reactionMessenger RNAGeneticsMolecular biologyVirologyPolymerase chain reactionGeneBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In functional genomics, transcript measurement is of fundamental importance. Quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (qRT-PCR) assays are the most popular technology and depend on the initial molecular step, the reverse transcription (RT). This study provides a complex overview of the influence of elements such as RT systems, amount of background RNA, and transcript abundance on the efficiency of qRT-PCR. Using qRT-PCR, we compared the efficiency of some commonly used RT systems and measured the production of PCR-amplifiable products and the influence of PCR inhibitor contents. RESULTS: The qRT-PCR assays were conducted using the TaqMan system, although we also tested the SYBR Green I chemistry, which is not compatible with all the RT systems. When dealing with low-abundance transcripts, the SuperScript II system generated more detectable molecules than the four other systems tested: Sensiscript, Omniscript, SuperScript III and PowerScript (P < 0.05). However, the Sensiscript and PowerScript systems were more efficient for detecting high-abundance transcripts in the presence of 1 to 2 mug background RNA (P < 0.05). The most striking aspect was the influence of the dilution of the RT reaction on the subsequent PCR. Indeed, some inhibition was released when diluted RT reactions were used for the quantitative PCR measurements. Furthermore, the amount of background RNA in the RT reaction was also a major component influencing a downstream step in qRT-PCR, the PCR reaction. Whereas Sensiscript was less biased, the other systems contained an important source of PCR inhibitors, interfering as much as 70% with the qRT-PCR. CONCLUSION: This study provides a complex overview of the influence of elements such as RT systems, qRTPCR chemistry, amount of background RNA, and transcript abundance on the efficiency of qRT-PCR. Whereas the most significant influencing factor is the presence of inhibitors in the RT systems, total background RNA is also a major influencing component that affects the PCR reaction. Whenever the aim of a study is to obtain a precise gene expression measurement or to profile the global transcriptome (e.g. microarray), the RT step is critical and should be examined with care.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,303 · 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.

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

Citations93
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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