Reporting quality of quantitative polymerase chain reaction (qPCR) methods in scientific publications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reproducibility is a significant concern in scientific research and complex methods like quantitative polymerase chain reaction (qPCR) demand stringent reporting standards to ensure that the methods are reproducible, data are sound, and conclusions are trustworthy. Although the MIQE (Minimum Information for Publication of Quantitative Real-Time PCR Experiments) guidelines were introduced in 2009 to improve qPCR reporting, a 2013 study identified ongoing deficiencies that hinder reproducibility. To further investigate the transparency and completeness of qPCR reporting, we systematically assessed articles published in the top 20 journals in genetics and heredity (n=186) and plant sciences (n=246) that used qPCR. Our analysis revealed frequent omissions and inadequate specification of critical information necessary for evaluating and replicating qPCR experiments. RNA integrity, along with assessment methods and instruments used to assess it, are seldom reported. Although primer sequences are often disclosed, names and accession numbers of housekeeping genes are frequently omitted. Additionally, essential details about RNA extraction, RNA-to-cDNA conversion, and qPCR, such as kit names, catalog numbers, and reagent information, are often missing. Our findings underscore the urgent need for improved reporting practices in qPCR experiments, emphasizing quality controls, detailed descriptions of reagents and materials, and greater analytical transparency. Addressing these reporting deficiencies is crucial for enhancing the reproducibility and evaluating the trustworthiness of qPCR research. Potential solutions include encouraging authors to cite protocols published in online repositories, providing reporting templates, or developing automated tools to check reporting compliance.
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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 | 0,402 | 0,771 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».