A Modified Polymerase Chain Reaction‐Long Serial Analysis of Gene Expression Protocol Identifies Novel Transcripts in Human CD34 <sup>+</sup> Bone Marrow Cells
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptome profiling offers a powerful approach to investigating developmental processes. Long serial analysis of gene expression (LongSAGE) is particularly attractive for this purpose because of its inherent quantitative features and independence of both hybridization variables and prior knowledge of transcript identity. Here, we describe the validation and initial application of a modified protocol for amplifying cDNA preparations from <10 ng of RNA (<10(3) cells) to allow representative LongSAGE libraries to be constructed from rare stem cell-enriched populations. Quantitative real-time polymerase chain reaction (Q-RT-PCR) analyses and comparison of tag frequencies in replicate LongSAGE libraries produced from amplified and nonamplified cDNA preparations demonstrated preservation of the relative levels of different transcripts originally present at widely varying levels. This PCR-LongSAGE protocol was then used to obtain a 200,000-tag library from the CD34+ subset of normal adult human bone marrow cells. Analysis of this library revealed many anticipated transcripts, as well as transcripts not previously known to be present in CD34+ hematopoietic cells. The latter included numerous novel tags that mapped to unique and conserved sites in the human genome but not previously identified as transcribed elements in human cells. Q-RT-PCR was used to demonstrate that 10 of these novel tags were expressed in cDNA pools and present in extracts of other sources of normal human CD34+ hematopoietic cells. These findings illustrate the power of LongSAGE to identify new transcripts in stem cell-enriched populations and indicate the potential of this approach to be extended to other sources of rare cells. Disclosure of potential conflicts of interest is found at the end of this article.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».