Selection and Validation of Reference Genes for miRNA Expression Studies during Porcine Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs comprise a family of small non-coding RNAs that modulate several developmental and physiological processes including pregnancy. Their ubiquitous presence is confirmed in mammals, worms, flies and plants. Although rapid advances have been made in microRNA research, information on stable reference genes for validation of microRNA expression is still lacking. Real time PCR is a widely used tool to quantify gene transcripts. An appropriate reference gene must be chosen to minimize experimental error in this system. A small difference in miRNA levels between experimental samples can be biologically meaningful as these entities can affect multiple targets in a pathway. This study examined the suitability of six commercially available reference genes (RNU1A, RNU5A, RNU6B, SNORD25, SCARNA17, and SNORA73A) in maternal-fetal tissues from healthy and spontaneously arresting/dying conceptuses from sows were separately analyzed at gestation day 20. Comparisons were also made with non-pregnant endometrial tissues from sows. Spontaneous fetal loss is a prime concern to the commercial pork industry. Our laboratory has previously identified deficits in vasculature development at maternal-fetal interface as one of the major participating causes of fetal loss. Using this well-established model, we have extended our studies to identify suitable microRNA reference genes. A methodical approach to assessing suitability was adopted using standard curve and melting curve analysis, PCR product sequencing, real time PCR expression in a panel of gestational tissues, and geNorm and NormFinder analysis. Our quantitative real time PCR analysis confirmed expression of all 6 reference genes in maternal and fetal tissues. All genes were uniformly expressed in tissues from healthy and spontaneously arresting conceptus attachment sites. Comparisons between tissue types (maternal/fetal/non-pregnant) revealed significant differences for RNU5A, RNU6B, SCARNA17, and SNORA73A expression. Based on our methodical assessment of all 6 reference genes, results suggest that RNU1A is the most stable reference gene for porcine pregnancy studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».