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Enregistrement W2791866044 · doi:10.1371/journal.pone.0191601

Highly multiplexed single-cell quantitative PCR

2018· article· en· W2791866044 sur OpenAlexafffund
Michael VanInsberghe, Hans Zahn, Adam K. White, Oleh I. Petriv, Carl L. Hansen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésSingle-cell analysisComputational biologyMicrofluidicsGene expression profilingBiologyComplementary DNAMultiplexingDigital polymerase chain reactionReal-time polymerase chain reactionPolymerase chain reactionCellGene expressionMolecular biologyGeneComputer scienceGeneticsNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a microfluidic device for rapid gene expression profiling in single cells using multiplexed quantitative polymerase chain reaction (qPCR). This device integrates all processing steps, including cell isolation and lysis, complementary DNA synthesis, pre-amplification, sample splitting, and measurement in twenty separate qPCR reactions. Each of these steps is performed in parallel on up to 200 single cells per run. Experiments performed on dilutions of purified RNA establish assay linearity over a dynamic range of at least 104, a qPCR precision of 15%, and detection sensitivity down to a single cDNA molecule. We demonstrate the application of our device for rapid profiling of microRNA expression in single cells. Measurements performed on a panel of twenty miRNAs in two types of cells revealed clear cell-to-cell heterogeneity, with evidence of spontaneous differentiation manifested as distinct expression signatures. Highly multiplexed microfluidic RT-qPCR fills a gap in current capabilities for single-cell analysis, providing a rapid and cost-effective approach for profiling panels of marker genes, thereby complementing single-cell genomics methods that are best suited for global analysis and discovery. We expect this approach to enable new studies requiring fast, cost-effective, and precise measurements across hundreds of single cells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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