Systematic evaluation of medium-throughput mRNA abundance platforms
Notice bibliographique
Résumé
Profiling of mRNA abundances with high-throughput platforms such as microarrays and RNA-seq has become an important tool in both basic and biomedical research. However, these platforms remain prone to systematic errors and have challenges in clinical and industrial applications. As a result, it is standard practice to validate a subset of key results using alternate technologies. Similarly, clinical and industrial applications typically involve transitions from a high-throughput discovery platform to medium-throughput validation ones. These medium-throughput validation platforms have high technical reproducibility and reduced sample input needs, and low sensitivity to sample quality (e.g., for processing FFPE specimens). Unfortunately, while medium-throughput platforms have proliferated, there are no comprehensive comparisons of them. Here we fill that gap by comparing two key medium-throughput platforms--NanoString's nCounter Analysis System and ABI's OpenArray System--to gold-standard quantitative real-time RT-PCR. We quantified 38 genes and positive and negative controls in 165 samples. Signal:noise ratios, correlations, dynamic range, and detection accuracy were compared across platforms. All three measurement technologies showed good concordance, but with divergent price/time/sensitivity trade-offs. This study provides the first detailed comparison of medium-throughput RNA quantification platforms and provides a template and a standard data set for the evaluation of additional technologies.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».