Evaluation of qPCR reference genes for taimen (Hucho taimen) under heat stress
Notice bibliographique
Résumé
As a powerful and attractive method for detecting gene expression, qRT-PCR has been broadly used in aquaculture research. Understanding the biology of taimen (Hucho taimen) has drawn increasing interest because of its ecological and economic value. Stable reference genes are required for the reliable quantification of gene expression, but such genes have not yet been optimized for taimen. In this study, the stability levels of 10 commonly used candidate reference genes were evaluated using geNorm, NormFinder, BestKeeper, and RefFinder. The expression levels of the 10 genes were detected using 240 samples from 48 experimental groups consisting of 40 individuals treated under four heat-stress conditions (18, 20, 22, and 24 °C) for 24 h and 26 °C for 4, 24, 48, and 72 h. Six tissues (blood, heart, brain, gill, skin, and liver) were collected from each individual. Ribosomal protein S29 (RPS29) and ribosomal protein L19 (RPL19) were the most stable genes among all of the samples, whereas 28S ribosomal RNA (28S rRNA), attachment region binding protein (ARBP), and 18S ribosomal RNA (18S rRNA) were the least stable. These results were verified by an expression analysis of taimen heat-stress genes (heat shock protein 60, hsp60, and heat shock protein 70, hsp70). In conclusion, RPS29 and RPL19 are the optimal reference genes for qRT-PCR analyses of taimen, irrespective of the tissue and experimental conditions. These results allow the reliable study of gene expression in taimen.
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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 | 0,002 | 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 ».