Human-specific GAPDH qRT-PCR is an accurate and sensitive method of xenograft metastasis quantification
Notice bibliographique
Résumé
Metastasis is the primary cause of cancer-related mortality. Experimental models that accurately reflect changes in metastatic burden are essential tools for developing treatments and to gain a better understanding of disease. Murine xenograft tumor models mimic the human scenario and provide a platform for metastasis analyses. An ex vivo quantitative method, gaining favor for its ease and accuracy, is quantitative reverse-transcriptase polymerase chain reaction (qRT-PCR); however, it is currently unclear how well this method correlates with gold-standard histological analysis, and its use has required detection of overexpressed exogenous genes. We have introduced a variation of the qRT-PCR method: human-specific glyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenase (GAPDH) qRT-PCR, which allows quantification of metastasis in xenograft models without the requirement of overexpressed exogenous genes. This makes the method easily amenable to many xenograft models without alteration of the cancer cells. We determined that the method is able to detect a few human cells within abundant mouse lung tissue. Further, the human-specific GAPDH qRT-PCR is more sensitive and correlates with histological analysis in terms of determining relative metastatic burden, suggesting that human-specific GAPDH qRT-PCR could be used as a primary 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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 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) | 0,011 | 0,008 |
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 ».