Cross-platform analysis of global microRNA expression technologies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although analysis of microRNAs (miRNAs) by DNA microarrays is gaining in popularity, these new technologies have not been adequately validated. We examined within and between platform reproducibility of four miRNA array technologies alongside TaqMan PCR arrays. RESULTS: Two distinct pools of reference materials were selected in order to maximize differences in miRNA content. Filtering for miRNA that yielded signal above background revealed 54 miRNA probes (matched by sequence) across all platforms. Using this probeset as well as all probes that were present on an individual platform, within-platform analyses revealed Spearman correlations of >0.9 for most platforms. Comparing between platforms, rank analysis of the log ratios of the two reference pools also revealed high correlation (range 0.663-0.949). Spearman rank correlation and concordance correlation coefficients for miRNA arrays against TaqMan qRT-PCR arrays were similar for all of the technologies. Platform performances were similar to those of previous cross-platform exercises on mRNA and miRNA microarray technologies. CONCLUSIONS: These data indicate that miRNA microarray platforms generated highly reproducible data and can be recommended for the study of changes in miRNA expression.
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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 ».