Selection of Suitable Housekeeping Genes for Real-Time Quantitative PCR in CD4+ Lymphocytes from Asthmatics with or without Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: No optimal housekeeping genes (HKGs) have been identified for CD4(+) T cells from non-depressive asthmatic and depressive asthmatic adults for normalizing quantitative real-time PCR (qPCR) assays. The aim of present study was to select appropriate HKGs for gene expression analysis in purified CD4(+) T cells from these asthmatics. METHODS: Three groups of subjects (Non-depressive asthmatic, NDA, n = 10, Depressive asthmatic, DA, n = 11, and Healthy control, HC, n = 10 respectively) were studied. qPCR for 9 potential HKGs, namely RNA, 28S ribosomal 1 (RN28S1), ribosomal protein, large, P0 (RPLP0), actin, beta (ACTB), cyclophilin A (PPIA), glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (GAPDH), phosphoglycerate kinase 1 (PGK1), beta-2-microglobulin (B2M), glucuronidase, beta (GUSB) and ribosomal protein L13a (RPL13A), was performed. Then the data were analyzed with three different applications namely BestKeeper, geNorm, and NormFinder. RESULTS: The analysis of gene expression data identified B2M and RPLP0 as the most stable reference genes and showed that the level of PPIA was significantly different among subjects of three groups when the two best HKGs identified were applied. Post-hoc analysis by Student-Newman-Keuls correction shows that depressive asthmatics and non-depressive asthmatics exhibited lower expression level of PPIA than healthy controls (p<0.05). CONCLUSIONS: B2M and RPLP0 were identified as the most optimal HKGs in gene expression studies involving human blood CD4(+) T cells derived from normal, depressive asthmatics and non-depressive asthmatics. The suitability of using the PPIA gene as the HKG for such studies was questioned due to its low expression in asthmatics.
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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 ».