Relationship of quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) to RNA Sequencing (RNAseq) transcriptome identifies mouse preimplantation embryo reference genes
Notice bibliographique
Résumé
Numerous reference genes for use with quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (RT-qPCR) have been used for oocytes, eggs, and preimplantation embryos. However, none are actually suitable because of their large variations in expression between developmental stages. To address this, we produced a standardized and merged RNA sequencing (RNAseq) data set by combining multiple publicly available RNAseq data sets that spanned mouse GV oocytes, MII eggs, and 1-cell, 2-cell, 4-cell, 8-cell, morula, and blastocyst stage embryos to identify transcripts with essentially constant expression across all stages. Their expression was then measured using RT-qPCR, with which they did not exhibit constant expression but instead revealed a fixed quantitative relationship between measurements by the two techniques. From this, the relative amounts of total messenger RNA at each stage from the GV oocyte through blastocyst stages were calculated. The quantitative relationship between measurements by RNAseq and RT-qPCR was then used to find genes predicted to have constant expression across stages in RT-qPCR. Candidates were assessed by RT-qPCR to confirm constant expression, identifying Hmgb3 and Rb1cc1 or the geometric mean of those plus either Taf1d or Cd320 as suitable reference genes. This work not only identified transcripts with constant expression from mouse GV oocytes to blastocysts, but also determined a general quantitative relationship between expression measured by RNAseq and RT-qPCR across stages that revealed the relative levels of total mRNA at each stage. The standardized and merged RNA data set should also prove useful in determining transcript expression in mouse oocytes, eggs, and embryos.
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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 ».