A strategy to identify housekeeping genes suitable for analysis in breast cancer diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The selection of suitable internal control genes is crucial for proper interpretation of real-time PCR data. Here we outline a strategy to identify housekeeping genes that could serve as suitable internal control for comparative analyses of gene expression data in breast cancer cell lines and tissues obtained by high throughput sequencing and quantitative real-time PCR (qRT-PCR). METHODS: The strategy proposed includes the large-scale screening of potential candidate reference genes from RNA-seq data as well as their validation by qRT-PCR, and careful examination of reference data from the International Cancer Genome Consortium, The Cancer Genome Atlas and Gene Expression Omnibus repositories. RESULTS: The identified set of reference genes, also called novel housekeeping genes that includes CCSER2, SYMPK, ANKRD17 and PUM1, proved to be less variable and thus potentially more accurate for research and clinical analyses of breast cell lines and tissue samples compared to the traditional housekeeping genes used to this end. DISCUSSION: These results highlight the importance of a massive evaluation of housekeeping genes for their relevance as internal control for optimized intra- and inter-assay comparison of gene expression. CONCLUSION: We developed a strategy to identify and evaluate the significance of housekeeping genes as internal control for the intra- and inter-assay comparison of gene expression in breast cancer that could be applied to other tumor types and diseases.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».