Extractions of High Quality RNA from the Seeds of Jerusalem Artichoke and Other Plant Species with High Levels of Starch and Lipid
Notice bibliographique
Résumé
Jerusalem artichoke (Helianthus tuberosus L.) is an important tuber crop. However, Jerusalem artichoke seeds contain high levels of starch and lipid, making the extraction of high-quality RNA extremely difficult and the gene expression analysis challenging. This study was aimed to improve existing methods for extracting total RNA from Jerusalem artichoke dry seeds and to assess the applicability of the improved method in other plant species. Five RNA extraction methods were evaluated on Jerusalem artichoke seeds and two were modified. One modified method with the significant improvement was applied to assay seeds of diverse Jerusalem artichoke accessions, sunflower, rice, maize, peanut and marigold. The effectiveness of the improved method to extract total RNA from seeds was assessed using qPCR analysis of four selected genes. The improved method of Ma and Yang (2011) yielded a maximum RNA solubility and removed most interfering substances. The improved protocol generated 29 to 41 µg RNA/30 mg fresh weight. An A260/A280 ratio of 1.79 to 2.22 showed their RNA purity. Extracted RNA was effective for downstream applications such as first-stranded cDNA synthesis, cDNA cloning and qPCR. The improved method was also effective to extract total RNA from seeds of sunflower, rice, maize and peanut that are rich in polyphenols, lipids and polysaccharides.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».