Modèle désignation pcr

La désignation correcte de la section se fait par les amorces. L`amorce est une séquence de nucléotides qui se lie aux brins opposés de l`ADN. Nous pouvons les choisir en fonction du lieu de notre intérêt. L`amorce indique le point de départ de la réplication de l`ADN par l`ADN polymérase. Nous pouvons produire de nombreux types d`amorces en raison des séquences que nous voulons étudier. Les échantillons doivent avoir une taille de 50 BP à 2,5 kbp. [1] même si cette spécification du modèle semble contenir tous les termes que nous voulons estimer, nous devons prendre en charge d`autres sources importantes de variation qui, tout en étant sans intérêt réel pour nous, doivent être prises en compte pour s`assurer que le modèle est précis et puissant. Le plus important est l`effet aléatoire de la réplique biologique (c.-à-d. un échantillon d`ARN individuel), qui représente la variation de la qualité et/ou de la quantité de matière biologique parmi les échantillons, ce qui correspond au terme «tk» dans la formule (2). La désignation «effet aléatoire» signifie que nous ne sommes pas intéressés par les estimations réelles de la qualité ou de la quantité de chaque échantillon, mais que vous voulez simplement partitionner la variance correspondante. Les effets aléatoires sont imaginés comme des variables aléatoires tirées d`une distribution sous-jacente dont la variance sera estimée par le modèle.

Dans la notation simplifiée que nous utilisons tout au long de cette section, nous énumerons les noms des facteurs aléatoires entre crochets, afin de les distinguer des facteurs d`intérêt principal («facteurs fixes») dont nous avons discuté auparavant: les PCRs multiplex avec 11 Salmonella souches enterica. Les désignations de déformation sont indiquées dans le tableau 3. Le mélange d`apprêt 10 est caractérisé dans le tableau S1 dans le matériau supplémentaire. L, norme de taille d`ADN. Nous remercions Carlos “Cliff” Santiviago pour de nombreuses discussions utiles, Monica méditer pour la génération de données CGH des isolats de non-sous-espèces I, et YiPeng Wang pour l`analyse de corrélation en utilisant R. La nécessité de baser l`analyse qPCR sur les données de la série de dilution rendait la quantification relative pratiquement équivalente à l`autre saveur de l`analyse qRT-PCR, quantification absolue [11]. Selon cette approche, les valeurs brutes de CQ («cycle de quantification») sont transformées en concentrations de la cible par réaction qRT-PCR, en fonction de la courbe d`étalonnage construite sur une série de concentrations cibles connues. L`efficacité de l`amplification est implicitement prise en compte lors de cette conversion.

Puisque dans qRT-PCR la connaissance de la quantité cible absolue n`est généralement pas aussi importante que la connaissance de sa variation entre les échantillons, les courbes d`étalonnage relatives, créées par dilution d`une quantité arbitraire de cible, sont souvent utilisées [12], [13]. Ces courbes d`étalonnage relatives fournissent essentiellement les mêmes informations que les courbes d`étalonnage pour déterminer l`efficacité de la PCR [4]. Pour tenir compte de la variation du chargement des gabarits entre les échantillons, la procédure appelée normalisation est exécutée lorsque les quantités cibles déduites sont divisées par l`abondance d`un gène témoin. De cette façon, toutes les abondances cibles deviennent exprimées en différences de pli par rapport à l`abondance du gène témoin [14]. Cependant, à peine un gène reste parfaitement stable [15]. Vandesompele et coll [16] ont proposé que l`on puisse obtenir une normalisation plus précise en utilisant plusieurs gènes de contrôle presque stables: dans ce cas, les abondances cibles sont divisées par la moyenne géométrique des abondances du gène témoin. Le même article a également introduit une méthode non paramétrique, geNorm, pour l`identification des gènes de contrôle les plus stables basés sur la covariance entre les échantillons, qui est rapidement devenu une norme dans le champ qRT-PCR [17]. Une autre méthode couramment utilisée pour identifier les gènes stables est l`algorithme paramétrique NormFinder [18], qui fait usage du fait que les données de qRT-PCR transformées en log satisfont le critère de normalité [19] et utilise des équations de moments pour calculer la stabilité de chaque gène indépendamment des autres gènes.