Human-specific GAPDH RT-qPCR is an accurate and sensitive method of xenograft metastasis quantification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metastasis is the primary cause of cancer-related mortality. Having experimental models that accurately reflect changes in the metastatic burden is imperative for developing improved treatments and a better understanding of the disease. The murine xenograft tumor model mimics the human scenario and provides a platform for in vivo and ex vivo metastasis quantification analyses. Histological analysis of hematoxylin and eosin (H&E) stained thin sections has been the gold standard for quantifying metastasis ex vivo but gaining favor for its ease and accuracy is reverse transcription-qualitative polymerase chain reaction (RT-qPCR). Herein we directly compare histological and RT-qPCR-based methods for quantifying lung metastasis in a murine xenograft tumor model. Furthermore, we have introduced a variation of the RT-qPCR method; human-specific glyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenase (GAPDH) RT-qPCR, which allows quantification of metastasis in xenograft models, without the requirement of overexpression of exogenous genes. Human-specific GAPDH RT-qPCR detected increased lung metastasis resulting from aldehyde dehydrogenase 1A3 (ALDH1A3) expression in MDA-MB-231 breast cancer cells orthotopically implanted in NOD/SCID mice. Further, in the xenograft tumor model, human-specific GAPDH RT-qPCR was more sensitive and cost-effective than quantification of lung metastasis by histological analysis of H&E stained fixed thin sections. The two assays were highly correlative in terms of determining relative metastatic burden, suggesting that the human-specific GAPDH RT-qPCR method could be used as a standard method for quantification of disseminated human cells in murine xenograft models.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».