Droplet digital PCR improves urinary exosomal miRNA detection compared to real-time PCR

数字聚合酶链反应 再现性 实时聚合酶链反应 小RNA 泌尿系统 生物 计算生物学 分子生物学 化学 聚合酶链反应 色谱法 遗传学 基因 内分泌学
作者
Cong Wang,Qiang Ding,Pamela Plant,Mayada F. Basheer,Chuance Yang,Eriny Tawedrous,Adriana Krizova,Carl Boulos,Mina Farag,Yufeng Cheng,George M. Yousef
出处
期刊:Clinical Biochemistry [Elsevier]
卷期号:67: 54-59 被引量:70
标识
DOI:10.1016/j.clinbiochem.2019.03.008
摘要

Quantification of urinary miRNAs can be challenging especially for low abundance miRNAs. We aimed to optimize the quantification of urinary exosomal miRNAs and compare the performance efficiency between droplet digital PCR (ddPCR) and real-time quantitative PCR (qPCR).We optimized a number of parameters for ddPCR such as annealing temperatures, annealing time and PCR cycle number. We also compared the performance of ddPCR and qPCR.By comparing the fluorescence amplification separation, the optimal annealing temperature was 59 °C, optimal annealing time was 60s and optimal cycle number was 45 for measuring urinary exosomal miRNAs. ddPCR had much higher technical sensitivity compared to qPCR. The minimal detectable concentration of miR-29a was <50 copies/μL by ddPCR compared to 6473 copies/μL for qPCR. Also, ddPCR generated more consistent results for serially diluted samples compared to qPCR. ddPCR generated smaller within-run variations than qPCR though this did not reach statistical significance. It also resulted in better reproducibility with smaller between-run variations.Optimization of urinary exosomal miRNA ddPCR assay is dependent on assessing key variables including experimental annealing temperature and time as well as the number of PCR cycles. ddPCR has a higher sensitivity, reproducibility, and accuracy in comparison to qPCR.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
所所应助史莱莱莱姆采纳,获得10
2秒前
21完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
4秒前
多多完成签到,获得积分10
4秒前
DE2022发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI5应助鱼脑冻采纳,获得30
8秒前
小二郎应助YQT采纳,获得10
9秒前
隐形曼青应助大恶魔宝拉采纳,获得10
9秒前
许中原完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
乐乐应助yhz_zjut_suda采纳,获得10
12秒前
受伤哈密瓜完成签到 ,获得积分10
12秒前
Maxine完成签到 ,获得积分10
13秒前
lbt1686666完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
FIN应助HJJHJH采纳,获得30
14秒前
zhzh0618发布了新的文献求助10
15秒前
科研通AI5应助DE2022采纳,获得10
15秒前
16秒前
赘婿应助陈梦鼠采纳,获得10
16秒前
Tatw完成签到 ,获得积分10
19秒前
syan完成签到,获得积分10
20秒前
21秒前
21秒前
科目三应助酷炫小笼包采纳,获得10
23秒前
华仔应助健忘煎蛋采纳,获得10
23秒前
科研通AI5应助8D采纳,获得30
23秒前
大树爱树懒完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
xxxlglm发布了新的文献求助10
25秒前
26秒前
27秒前
27秒前
卿筠完成签到,获得积分10
27秒前
深情安青应助美好斓采纳,获得10
27秒前
LZY完成签到,获得积分10
27秒前
28秒前
高分求助中
Continuum thermodynamics and material modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
工业结晶技术 880
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3491062
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3077779
关于积分的说明 9150152
捐赠科研通 2770160
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1520088
邀请新用户注册赠送积分活动 704504
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 702196