Selection of Reference miRNAs for Relative Quantification in Buffalo ( <i>Bubalus bubalis</i> ) Blastocysts Produced by Hand-Made Cloning and <i>In Vitro</i> Fertilization
Notice bibliographique
Résumé
Very low birth rate and a high incidence of abnormalities in offspring born from cloned embryos, which have limited the application of cloning technology on a wide scale, are believed to be because of incomplete or aberrant nuclear reprogramming. MicroRNAs (miRNAs) are involved in regulating a wide range of biological processes including reprogramming and embryonic development. Selection of suitable reference miRNAs is critical for normalization of data for accurate relative quantification of miRNAs by quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR), which is currently the most widely used technique for quantifying miRNAs. This study was aimed at identification of reference miRNAs suitable for normalization of qRT-PCR data from blastocyst-stage buffalo embryos produced by handmade cloning and in vitro fertilization (IVF). RNA isolated from cloned and IVF blastocysts was subjected to next-generation sequencing based on which, 12 highly and most consistently expressed miRNAs, which included miR-92a, miR-423, miR-151, Let-7a, miR-103a, miR-93, miR-16b, miR-25, miR-30e, miR-101, miR-127, and miR-197, were selected as candidates for identification of suitable reference miRNAs using three statistical algorithms namely geNorm, NormFinder, and BestKeeper. Based on consensus of the three algorithms, the combination of miRNAs found to be suitable as reference miRNAs were miR-127 and miR-103 for IVF blastocysts; miR-92a and miR-103 for cloned blastocysts, and miR-103, miR-423, and miR-93 across both IVF and cloned blastocysts. The data of this study can be very useful in miRNA expression analysis of blastocyst-stage cloned and IVF embryos.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».