Accurate MicroRNA Analysis in Crude Cell Lysate by Capillary Electrophoresis-Based Hybridization Assay in Comparison with Quantitative Reverse Transcription-Polymerase Chain Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Accurate quantitation of microRNA (miRNA) in tissue samples is required for validation and clinical use of miRNA-based disease biomarkers. Since sample processing, such as RNA extraction, introduces undesirable biases, it is advantageous to measure miRNA in a crude cell lysate. Here, we report on accurate miRNA quantitation in crude cell lysate by a CE-based hybridization assay termed direct quantitative analysis of multiple miRNAs (DQAMmiR). Accuracy and precision of miRNA quantitation were determined for miRNA samples in a crude cell lysate, RNA extract from the lysate, and a pure buffer. The results showed that the measurements were matrix-independent with inaccuracies of below 13% from true values and relative standard deviations of below 11% from the mean values in a miRNA concentration range of 2 orders of magnitude. We compared DQAMmiR-derived results with those obtained by a benchmark miRNA-quantitation method-quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction (qRT-PCR). qRT-PCR-based measurements revealed multifold inaccuracies and relative standard deviations of up to 70% in crude cell lysate. Robustness of DQAMmiR to changes in sample matrix makes it a perfect candidate for validation and clinical use of miRNA-based disease biomarkers.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».