A PCR-based quantitative assay for the evaluation of mRNA integrity in rat samples
Notice bibliographique
Résumé
Reverse Transcription quantitative real-time PCR (RT-qPCR) is applied to quantify gene transcript levels in a wide range of investigations. Proper assessment of RNA integrity is essential for reliable assessment of gene expression levels, as RNA molecules are acutely vulnerable to degradation. However, RNA quality control measures are still infrequently reported in rat toxicological studies, which impede proper evaluation of gene expression data reliability. The high operational cost of microfluidic capillary electrophoresis systems along with paucity of alternative methods for the quantitative assessment of rat RNA integrity constitute potential hurdles to the systematic implementation and reporting of RNA integrity assessment in rat studies. This manuscript describes the adaptation of an alternative RT-qPCR-based 3':5' assay as an additional option for the quantitative assessment of rat RNA integrity. Two PCR primer sets were designed on the 3' and 5' regions of a rat housekeeping gene to evaluate RNA integrity by measuring the relative expression (3':5' ratio) of these amplicons. The 3':5' ratios were then compared to Agilent Bioanalyzer's RNA integrity number (RIN) for a wide range of RNA samples originating from different tissues, cultured cell lines and rat strains that were prepared freshly, stored for years at -80 °C, purchased commercially or intentionally degraded. The 3':5' ratios and RIN values presented similar assessment of RNA integrity status from intact to heavily degraded samples. Based on the LOWESS regression of this large comparison dataset, 3':5' ratio threshold criteria equivalent to RIN cut-off values can be proposed for the selection of RNA samples for RT-qPCR analyses. This qPCR-based assay is easy to implement, cost-effective, and provides a reliable quantification of RNA integrity to assist in the selection of rat RNA samples suitable for downstream RT-qPCR gene expression analyses.
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 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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».