Số RIN: một số đo độ toàn vẹn RNA để gán giá trị độ toàn vẹn cho các phép đo RNA

Andreas Schröeder1, Odilo Mueller2, Susanne Stöcker1, Ruediger Salowsky1, Michael J. Leiber1, Marcus Gassmann1, Samar Lightfoot2, W. Paul Menzel3, Martin Granzow4, Thomas Ragg4
1Agilent Technologies, Hewlett-Packard-Strasse 8, Waldbronn, 76337, Germany
2Agilent Technologies, 5301 Stevens Creek Blvd, Santa Clara, CA, 95051, USA
3Universität Karlsruhe, ILKD, Am Fasanengarten 5, Karlsruhe, 76131, Germany
4quantiom bioinformatics GmbH & Co. KG, Ringstrasse 61, Weingarten, 76356, Germany

Tóm tắt

Tóm tắtĐặt vấn đề

Độ toàn vẹn của các phân tử RNA có tầm quan trọng hàng đầu trong các thí nghiệm cố gắng phản ánh bức tranh biểu hiện gen tại thời điểm chiết xuất RNA. Đến gần đây, chưa có tiêu chuẩn nào đáng tin cậy để ước lượng độ toàn vẹn của các mẫu RNA và tỷ lệ RNA ribosomal 28S:18S, thước đo phổ biến cho mục đích này, đã cho thấy sự không nhất quán. Sự xuất hiện của điện di vi mao cung cấp cơ sở cho một phương pháp tự động có độ thông lượng cao, nhằm ước lượng độ toàn vẹn của các mẫu RNA một cách dễ hiểu.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Auer H, Lyianarachchi S, Newsome D, Klisovic M, Marcucci G, Kornacker K, Marcucci U: Chipping away at the chip bias: RNA degradation in microarray analysis. Nature Genetics. 2003, 35: 292-293. 10.1038/ng1203-292

Imbeaud S, Graudens E, Boulanger V, Barlet X, Zaborski P, Eveno E, Mueller O, Schroeder A, Auffray C: Towards standardization of RNA quality assessment using user-independent classifiers of microcapillary electrophoresis traces. Nucleic Acids Research (Published online 30 March). 2005, 33: e56, 10.1093/nar/gni054

Sambrook J, Fritsch E, Maniatis T: Molecular Cloning, a laboratory manual. 1989, Cold Spring Harbor Laboratory Press, New York, 2

Mueller O, Hahnenberger K, Dittmann M, Yee H, Dubrow R, Nagle R, Isley D: A microfluidic system for high-speed reproducible DNA sizing and quantitation. Electrophoresis. 2000, 21: 128-134. 10.1002/(SICI)1522-2683(20000101)21:1<128::AID-ELPS128>3.0.CO;2-M

Miller C, Diglisic S, Leister F, Webster M, Yolken R: Evaluating RNA status for RT-PCR in extracts of postmortem human brain tissue. Biotechniques. 2004, 36 (4): 628-633.

RZPD, Im Neuenheimer Feld 580, D-69120 Heidelberg.http://www.rzpd.de

Swets J, Pickett R: Evaluation of Diagnostic Systems: Methods from Signal Detection Theory. 1982, Academic Press, New York

RIN software. http://www.agilent.com/chem/labonachip

The RIN-project. http://www.agilent.com/chem/RIN, http://www.quantiom.com/RIN

Mueller O, Lightfoot S, Schröder A: RNA Integrity Number (RIN) Standardization of RNA Quality Control. Tech. Rep. 5989-1165EN, Agilent Technologies, Application Note. 2004, http://www.agilent.com/chem/labonachip

Schröder A: Qualitätsbestimmung von RNA-Proben mittels adaptiver Verfahren. Diplomarbeit Universität Karlsruhe. 2003

Agilent : 2100 expert software. Tech. Rep. 5989-0112EN, Agilent Technologies, Software Data Sheet. 2004, http://www.agilent.com/chem/labonachip

Scott D, Thompson J: Probability density estimation in higher dimensions. Computer Science and Statistics: Proceedings of the Fifteenth Symposium on the Interface. Edited by: Gentle J. 1983, 173-179.

Silverman B: Density Estimation for Statistics and Data Analysis. 1986, Chapman and Hall

Cover T, Thomas J: Elements of Information Theory. 1991, Wiley Series in Telecommunications, John Wiley & Sons

Ragg T: Bayesian Learning and Evolutionary Parameter Optimization. AI Communications. 2002, 15: 61-74.

Bishop CM: Neural Networks for Pattern Recognition. 1995, Oxford Press

MacKay DJC: A practical Bayesian Framework for backpropagation networks. Neural Computation. 1992, 4 (3): 448-472. 10.1162/neco.1992.4.3.448

Riedmiller M: Advanced Supervised Learning in Multi-layer Perceptrons – From Backpropagation to Adaptive Learning Algorithms. Int Journal of Computer Standards and Interfaces. 1994, 16: 265-278. 10.1016/0920-5489(94)90017-5. [Special Issue on Neural Networks]