Current Practices for Reference Gene Selection in RT-qPCR of Aspergillus: Outlook and Recommendations for the Future
Notice bibliographique
Résumé
Aspergillus is a genus of filamentous fungi with vast geographic and ecological distributions. Species within this genus are clinically, agriculturally and biotechnologically relevant, leading to increasing interest in elucidating gene expression dynamics of key metabolic and physiological processes. Reverse-transcription quantitative Polymerase Chain Reaction (RT-qPCR) is a sensitive and specific method of quantifying gene expression. A crucial step for comparing RT-qPCR results between strains and experimental conditions is normalisation to experimentally validated reference gene(s). In this review, we provide a critical analysis of current reference gene selection and validation practices for RT-qPCR gene expression analyses of Aspergillus. Of 90 primary research articles obtained through our PubMed query, 17 experimentally validated the reference gene(s) used. Twenty reference genes were used across the 90 studies, with beta-tubulin being the most used reference gene, followed by actin, 18S rRNA and glyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenase. Sixteen of the 90 studies used multiple reference genes for normalisation. Failing to experimentally validate the stability of reference genes can lead to conflicting results, as was the case for four studies. Overall, our review highlights the need to experimentally validate reference genes in RT-qPCR studies of Aspergillus.
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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 ».