Application of the NanoString nCounter System as an Alternative Method to Investigate Molecular Mechanisms Involved in Host Plant Responses to Plasmodiophora brassicae
Notice bibliographique
Résumé
Clubroot, caused by the soilborne pathogen Plasmodiophora brassicae, is an important disease of canola (Brassica napus) and other crucifers. The recent application of RNA sequencing (RNA-seq) technologies to study P. brassicae−host interactions has generated large amounts of gene expression data, improving knowledge of the molecular mechanisms of pathogenesis and host resistance. Quantitative PCR (qPCR) analysis has been widely applied to examine the expression of a limited number of genes and to validate the results of RNA-seq studies, but may not be ideal for analyzing larger suites of target genes or increased sample numbers. Moreover, the need for intermediate steps such as cDNA synthesis may introduce variability that could affect the accuracy of the data generated by qPCR. Here, we report the validation of gene expression data from a previous RNA-seq study of clubroot using the NanoString nCounter System, which achieves efficient gene expression quantification in a fast and simple manner. We first confirm the robustness of the NanoString system by comparing the results with those generated by qPCR and RNA-seq and then discuss the importance of some candidate genes for resistance or susceptibility to P. brassicae in the host. The results show that the expression of genes measured using NanoString have a high correlation with the values obtained using the other two technologies, with R > 0.90 and p < 0.01, and the same expression patterns for most genes. The three methods (qPCR, RNA-seq, and NanoString) were also compared in terms of laboratory procedures, time, and cost. We propose that the NanoString nCounter System is a robust, sensitive, highly reproducible, and simple technology for gene expression analysis. NanoString could become a common alternative to qPCR to validate RNA-seq data or to create panels of genes for use as markers of resistance/susceptibility when plants are challenged with different P. brassicae pathotypes.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».