Selecting Normalizers for MicroRNA RT-qPCR Expression Analysis in Murine Preimplantation Embryos and the Associated Conditioned Culture Media
Notice bibliographique
Résumé
Normalizing RT-qPCR miRNA datasets that encompass numerous preimplantation embryo stages requires the identification of miRNAs that may be used as stable reference genes. A need has also arisen for the normalization of the accompanying conditioned culture media as extracellular miRNAs may serve as biomarkers of embryo developmental competence. Here, we evaluate the stability of six commonly used miRNA normalization candidates, as well as small nuclear U6, using five different means of evaluation (BestKeeper, NormFinder, geNorm, the comparative Delta Ct method and RefFinder comprehensive analysis) to assess their stability throughout murine preimplantation embryo development from the oocyte to the late blastocyst stages, both in whole embryos and the associated conditioned culture media. In descending order of effectiveness, miR-16, miR-191 and miR-106 were identified as the most stable individual reference miRNAs for developing whole CD1 murine preimplantation embryos, while miR-16, miR-106 and miR-103 were ideal for the conditioned culture media. Notably, the widely used U6 reference was among the least appropriate for normalizing both whole embryo and conditioned media miRNA datasets. Incorporating multiple reference miRNAs into the normalization basis via a geometric mean was deemed beneficial, and combinations of each set of stable miRNAs are further recommended, pending validation on a per experiment basis.
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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 | 0,001 | 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 ».