miRNA Library Preparation Optimisation for Low-Concentration and Low-Volume Paediatric Plasma Samples
Notice bibliographique
Résumé
Background: Analysing circulating miRNAs in paediatric plasma is challenging due to typically low sample volumes. The QIAseq miRNA UDI Library Kit (Qiagen, Hilden, Germany) was selected as it has a proven track record with a specific protocol for plasma and serum. The protocol, however, required optimisation for use with low-volume paediatric plasma samples before generating acceptable yields in our cohort. Methods: The miRNeasy Serum/Plasma kit (Qiagen) and the MagMAX miRVana Total Isolation kit (ThermoFisher Scientific, Waltham, MA, USA) were assessed following the manufacturer’s instructions with 100 µL and 200 µL of paediatric plasma. Libraries were prepared using the QIAseq miRNA UDI Library Kit (Qiagen). Optimisations were made for the QIAseq miRNA UDI Library Kit (Qiagen) using total RNA extracted with the miRNeasy Serum/Plasma kit (Qiagen) from 100 µL of plasma. Results: Prior to optimisation, both RNA extraction kits underperformed with the QIAseq miRNA UDI Library kit, producing low miRNA library yields ranging between 0 and 1.42 ng/µL. Plasma input volumes of 100 µL and 200 µL demonstrated no significant differences. Adjusting the QIAseq protocol for low RNA concentrations improved miRNA library yields, an average of 5.6 ng/µL and a maximum of 24.3 ng/µL across 92 samples. The optimised protocol showed no age or gender biases with the QIAseq kit. Conclusions: Failure rates in miRNA library preparations are rarely reported, making it hard to gauge whether the 8.7% failure rate observed here is typical. However, given the challenges of using low-concentration, low-volume paediatric plasma, this represents a significant improvement over previous attempts, supporting further research in the field.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».