Optimal RNA isolation method and primer design to detect gene knockdown by qPCR when validating Drosophila transgenic RNAi lines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: RNA interference is employed extensively in Drosophila research to study gene function within a specific cell-type or tissue. Thousands of transgenic Drosophila lines have been generated to express double stranded RNA for gene knockdown; however, no standardized method exists for quantifying their knockdown efficiency. Since antibodies are not available for many proteins, quantitative real-time PCR is often used. Here, we explore how primer design and RNA isolation method can influence detection of gene knockdown using qPCR. RESULTS: We tested differences in detected gene knockdown efficiency when using purified polyadenylated mRNA or total RNA as templates for cDNA synthesis. We also tested two different primer locations for each gene: one to amplify a region 5' of the RNAi cut site, and one to amplify a region 3' of the cut site. Consistently, the strongest gene knockdown was detected when qPCR was performed using 5' primer sets in combination with mRNA-derived cDNA. Our results indicate that detection of undegraded mRNA cleavage fragments can result in underestimation of true knockdown efficiency for a RNAi construct. Purification of polyadenylated mRNA, combined with primers designed to amplify the non-polyadenylated 5' mRNA cleavage fragment can avoid this problem.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».