Telomere Length Calibration from qPCR Measurement: Limitations of Current Method
Notice bibliographique
Résumé
Telomere length (TL) comparisons from different methods are challenging due to differences in laboratory techniques and data configuration. This study aimed to assess the validity of converting the quantitative polymerase chain reaction (qPCR) telomere/single copy gene (T/S) ratio to TL in kilobases (kb). We developed a linear regression equation to predict TL from qPCR T/S using flow cytometry with fluorescence in situ hybridization (flow FISH) TL data from 181 healthy donors (age range = 19–53) from the National Marrow Donor Program (NMDP) biorepository. TL measurements by qPCR and flow FISH were modestly correlated (R2 = 0.56, p < 0.0001). In Bland-Altman analyses, individuals with the shortest (≤10th percentile) or longest (≥90th) flow FISH TL had an over- or under-estimated qPCR TL (bias = 0.89 and −0.77 kb, respectively). Comparisons of calculated TL from the NMDP samples and 1810 age- and sex-matched individuals from the National Health and Nutrition Examination Survey showed significant differences (median = 7.1 versus 5.8 kb, respectively, p < 0.0001). Differences in annual TL attrition were also noted (31 versus 13 bp/year, respectively, p = 0.02). Our results demonstrate that TL calculated in kb from qPCR T/S may yield biased estimates for individuals with the shortest or longest TL, those often of high clinical interest. We also showed that calculated TL in kb from qPCR data are not comparable across populations and therefore are not necessarily useful.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».