Cost-Effective Method for Using Cross-Species Spike-In RNA for Normalization and Quantification in Polysome Profiling Experiments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Accurate quantification of RNA is critical for RNA-based experiments such as polysome profiling and RT-qPCR. These techniques often rely on control RNA to ensure consistency and reliability across experiments. Commonly used spike-in controls, including in vitro-synthesized mRNA or ERCC mixes, are expensive and time-consuming, limiting accessibility for many laboratories. This study aims to evaluate the use of cross-species total RNA as a cost-effective and reliable spike-in control. METHODS: We developed a method using total RNA from a non-homologous species-specifically, yeast RNA-as a spike-in control for experiments involving human cells. The approach was tested across multiple RNA-based assays to assess its impact on quantification accuracy, reproducibility, and interference with endogenous RNA measurements. Additionally, we applied this method to evaluate the translation efficiency of Bcl-xL mRNA in mammalian cells under hypertonic stress. RESULTS: Cross-species spike-in RNA demonstrated minimal interference with experimental outcomes and provided consistent normalization across replicates. The use of yeast RNA enabled accurate fold-change calculations and improved detection of experimental variability. In the case study involving Bcl-xL mRNA, the spike-in control facilitated reliable assessment of translation efficiency under stress conditions. CONCLUSIONS: Using total RNA from a non-related species as a spike-in control offers a practical, economical alternative to conventional methods. This approach enhances the reliability of RNA quantification without compromising experimental integrity, making it especially valuable for resource-limited settings, particularly in polysome and RT-qPCR workflows.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».