Selection and Evaluation of Reference Genes for ddPCR-Based Transcript Abundance Studies in Oidiodendron Maius Across Varying Carbon Sources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background When identifying transcript abundance in response to treatment, accurate quantification is critical, especially when examining subtle differences in expression. In particular, data normalization is necessary to account for differences among samples including those associated with RNA quantity and quality. Due to the capacity of droplet digital PCR to absolutely quantify the copy number of the target gene in a given sample, normalization, such as the use of an internal control gene, has not customarily been considered obligatory. Decades of quantitative PCR research have shown, however, that the use of endogenous controls undoubtedly aid in correcting sample variability. With our limited knowledge of gene function in many fungi, typical ‘housekeeping genes’ commonly used as internal references may not be relevant in these organisms. This study aimed to identify and validate suitable reference genes for transcript abundance studies in Oidiodendron maius, a globally distributed, model ericoid mycorrhizal fungus. Results A shortlist of 251 non-differentially expressed genes was generated from RNA-Seq analyses of O. maius grown on three different carbon sources or in symbiosis with Vaccinium myrtillus. Subsequently, a set of criteria (stable expression, valid annotation and relatively high expression) was applied to select three candidate reference genes. These three genes were validated across a further eleven carbon sources using ddPCR and the application of geNorm and NormFinder stability analysis algorithms. Expression stability analysis of three genes - EfTu, vma, and sar - confirmed their reliability as internal references; the geometric mean of their expression values demonstrated the highest stability as a normalization factor.Conclusions We propose the use of the geometric mean of O. maius genes EfTu, vma and sar as a reference tool to normalize RNA expression in ddPCR assays. These newly selected and validated reference genes will increase reliability and reproducibility when studying transcriptional responses of O. maius at different developmental stages and/or under a range of physiological conditions. In addition, the list of 251 non-differentially expressed genes can serve as a valuable resource for selecting reference genes for related experiments and enhances the limited information available on O. maius.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».