Reference genes selection for qRT-PCR analysis in Dendroctonus rufipennis
Notice bibliographique
Résumé
• Evaluated 8 candidate reference genes across experimental conditions of D. rufipennis. • RPL32 , RPS18 , and SDHA are the best reference genes across developmental stages. • TUBB and RPS18 are suitable for sex-specific and larval facultative diapause research. • RPL32 and RPS18 are optimal for adult diapause termination and cold exposure. Dendroctonus rufipennis (Coleoptera: Curculionidae) is a major forest pest in North America, yet molecular studies on this species remain limited due to the lack of validated reference genes for quantitative gene expression analysis. This study systematically evaluated eight candidate reference genes ( AK , EF1A , RPL32 , RPS18 , SDHA , TUBA , TUBB , and UBIQ ) across diverse experimental conditions and developmental stages of the insect. The expression stability of these genes was assessed using four widely accepted algorithms: geNorm, NormFinder, BestKeeper, and ΔCt method. Our findings demonstrate that RPL32, RPS18 , and SDHA exhibit the highest stability across developmental stages; TUBB and RPS18 are optimal for sex-specific and larval facultative diapause studies; RPL32 and RPS18 perform best for adult obligatory diapause termination and short-term cold exposure experiments. The relative expression levels of target gene kr-h1 significantly varied according to normalization with recommended combinations and the least suited reference genes. These findings provide a robust set of reference genes for normalizing gene expression in D. rufipennis , offering a valuable foundation for future molecular research on this ecologically significant pest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».