Identification of stable reference genes in Edwardsiella ictaluri for accurate gene expression analysis
Notice bibliographique
Résumé
Edwardsiella ictaluri is a Gram-negative bacterium causing enteric septicemia of catfish (ESC), leading to significant economic losses in the catfish farming industry. RT-PCR analysis is a powerful technique for quantifying gene expression, but normalization of expression data is critical to control experimental errors. Using stable reference genes, also known as housekeeping genes, is a common strategy for normalization, yet reference gene selection often lacks proper validation. In this work, our goal was to determine the most stable reference genes in E. ictaluri during catfish serum exposure and various growth phases. To this goal, we evaluated the expression of 27 classical reference genes (16S rRNA, abcZ, adk, arc, aroE, aspA, atpA, cyaA, dnaG, fumC, g6pd, gdhA, glnA, gltA, glyA, grpE, gyrB, mdh, mutS, pgi, pgm, pntA, recA, recP, rpoS, tkt, and tpi) using five analytical programs (GeNorm, BestKeeper, NormFinder, Comparative ΔCT, and Comprehensive Ranking). Results showed that aspA, atpA, dnaG, glyA, gyrB, mutS, recP, rpoS, tkt, and tpi were the most stable reference genes during serum exposure, whereas fumC, g6pd, gdhA, glnA, and mdh were the least stable. During various growth phases, aspA, g6pd, glyA, gyrB, mdh, mutS, pgm, recA, recP, and tkt were the most stable, while 16S rRNA, atpA, grpE, and tpi were the least stable. At least four analysis methods confirmed the stability of aspA, glyA, gyrB, mutS, recP, and tkt during serum exposure and different growth stages. However, no consensus was found among the programs for unstable reference genes under both conditions.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».