The observed alteration in BCL2 expression following lithium treatment is influenced by the choice of normalization method
Notice bibliographique
Résumé
Upregulation of B-cell CLL/lymphoma (BCL)2 expression following lithium treatment is seemingly well established and has been related to the neuroprotective property of the drug. However, while demonstrated by some (but not all) studies based on low-throughput techniques (e.g. qPCR) this effect is not reflected in high-throughput studies, such as microarrays and RNAseq. This manuscript presents a systematic review of currently available reports of lithium's effect on BCL2 expression. To our surprise, we found that the majority of the literature does not support the effect of lithium on BCL2 transcript or protein levels. Moreover, among the positive reports, several used therapeutically irrelevant lithium doses while others lack statistical power. We also noticed that numerous low-throughput studies normalized the signal using genes/proteins affected by lithium, imposing possible bias. Using wet bench experiments and reanalysis of publicly available microarray data, here we show that the reference gene chosen for normalization critically impacts the outcome of qPCR analyses of lithium's effect on BCL2 expression. Our findings suggest that experimental results might be severely affected by the choice of normalizing genes, and emphasize the need to re-evaluate stability of these genes in the context of the specific experimental conditions.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».