Protocol for antibody-based m6A sequencing of human postmortem brain tissues
Notice bibliographique
Résumé
Here, we present an optimized N6-methyladenosine (m6A) immunoprecipitation sequencing for human postmortem brain tissue, building on previously established approaches. We describe steps for RNA extraction, RNA shearing, RNA immunoprecipitation, and library preparation. The protocol includes optimization data for each step, such as m6A profiles from total RNA versus poly(A) RNA as an input, a comparison of different commercial m6A antibodies, and immunoprecipitation with varying RNA/antibody ratios. This protocol allows reliable capture of m6A peaks from human postmortem brain tissue. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Mitsuhashi et al. 1 • Steps for RNA extraction from human postmortem brain tissues • Instructions for mechanical RNA shearing prior to RNA immunoprecipitation • Procedures on RNA-IP with an m6A antibody followed by library preparation Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Here, we present an optimized N6-methyladenosine (m6A) immunoprecipitation sequencing for human postmortem brain tissue, building on previously established approaches. We describe steps for RNA extraction, RNA shearing, RNA immunoprecipitation, and library preparation. The protocol includes optimization data for each step, such as m6A profiles from total RNA versus poly(A) RNA as an input, a comparison of different commercial m6A antibodies, and immunoprecipitation with varying RNA/antibody ratios. This protocol allows reliable capture of m6A peaks from human postmortem brain tissue.
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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 ».