Quantitative large scale gene expression profiling from human stem cell culture micro samples using multiplex pre-amplification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptional profiling is a powerful tool to study biological mechanisms during stem cell differentiation and reprogramming. Genome-wide methods like microarrays or next generation sequencing are expensive, time consuming, and require special equipment and bioinformatics expertise. Quantitative RT-PCR remains one of today's most widely accepted and used methods for analyzing gene expression in biological samples. However, limitations in the amount of starting materials often hinder the quantity and quality of information that could be obtained from a given sample. Here, we present a fast 4-step workflow allowing direct, column-free RNA isolation from limited human pluripotent stem cell (hPSC) cultures that is directly compatible with subsequent reverse transcription, target specific multiplex pre-amplification, and standard SYBR-Green quantitative PCR (qPCR) analysis. The workflow delivers excellent correlations in normalized gene-expression data obtained from different samples of hPSCs over a wide range of cell numbers (500-50,000 cells). We demonstrate accurate and unbiased target gene quantification in limiting stem cell cultures which allows for monitoring embryoid body differentiation and induced pluripotent stem cell (iPSC) reprogramming. This method highlights a rapid and cost effective screening process, allowing reduction of culture formats and increase of processing throughputs for various stem cell applications.
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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 | 0,001 | 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 découle