Validation of Reference Genes for Accurate RT-qPCR Normalization in Aeluropus littoralis Under Drought, Cold, and ABA Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Halophyte plants, with genes responsive to abiotic stress, are promising candidates to enhance crop stress tolerance, but reliable RT-qPCR analysis requires the precise selection of candidate reference genes (CRGs) due to their inconsistent expression across tissues and stress conditions. In this study eight CRGs of A. littoralis, AlEF1A, AlRPS3, AlGTFC, AlRPS12, AlUBQ2, AlTUB6, AlACT7, and AlGAPDH1, were analyzed to assess their stability for the normalization of RT-qPCR data under polyethylene glycol (PEG, 20% w/v for drought simulation), abscisic acid (ABA, 100 μM), and cold stress (4 °C) treatments. The result of the algorithms suggested different CRGs for different treatments or tissue types. However the comprehensive analysis indicates that AlEF1A is the most stable CRG for PEG-treated leaf tissue, but AlTUB6 is preferable for PEG-treated root tissue, while for PEG-treated leaf and root tissues, AlEF1A can be suggested. For cold-stressed leaf and/or root samples, AlRPS3 was the most stable. For ABA-treated leaf and root tissues, AlGTFC and AlEF1A were the most stable CRGs, respectively, whereas AlTUB6 was suggested for ABA-treated leaf and root tissues. Collectively, for all stresses combined (PEG, ABA, and cold), AlGTFC was the most stable CRG in leaf samples, while AlRPS3 was the most stable in root samples and combined leaf and root samples. The validation analysis indicates a statistically significant difference (p value < 0.05) between normalization with the most and least stable CRGs. This research suggests reliable tissue-specific RGs for A. littoralis under abiotic stresses that can enhances the accuracy of gene expression quantification.
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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 | 0,000 | 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 ».