Stability of Reference Genes for Messenger RNA Quantification by Real-Time PCR in Mouse Dextran Sodium Sulfate Experimental Colitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many animal models have been developed to characterize the complexity of colonic inflammation. In dextran sodium sulfate (DSS) experimental colitis in mice the choice of reference genes is critical for accurate quantification of target genes using quantitative real time PCR (RT-qPCR). No studies have addressed the performance of reference genes in mice DSS-experimental colitis. This study aimed to determine the stability of reference genes expression (RGE) in DSS-experimental murine colitis. METHODS: Colitis was induced in male C57BL/6 mice using DSS5% for 5 days, control group received water. RNA was extracted from inflamed and non-inflamed colon. Using RT-qPCR, comparative analysis of 13 RGE was performed according to predefined criteria and relative colonic TNF-α and IL-1β gene expression was determined by calculating the difference in the threshold cycle. RESULTS: Colitis significantly altered the stability of mucosal RGE. Commonly used glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (Gapdh), β-actin (Actb), or β2-microglobulin (β2m) showed the highest variability within the inflamed and control groups. Conversely, TATA-box-binding protein (Tbp) and eukaryotic translation elongation factor 2 (Eef2) were not affected by inflammation and were the most stable genes. Normalization of colonic TNF-α and IL-1β mRNA levels was dependent on the reference gene used. Depending on the genes used to normalize the data, statistical significance varied from significant when TBP / Eef2 were used to non-significant when Gapdh, Actb or β2m were used. CONCLUSIONS: This study highlights the appropriate choice of RGE to ensure adequate normalization of RT-qPCR data when using this model. Suboptimal RGE may explain controversial results from published studies. We recommend using Tbp and Eef2 instead of Gapdh, Actb or β2m as reference genes.
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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 ».