Persian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Scientific Reports 2017-Oct

Reference gene selection for gene expression study in shell gland and spleen of laying hens challenged with infectious bronchitis virus.

فقط کاربران ثبت نام شده می توانند مقالات را ترجمه کنند
ورود به سیستم / ثبت نام
پیوند در کلیپ بورد ذخیره می شود
Samiullah Khan
Juliet Roberts
Shu-Biao Wu

کلید واژه ها

خلاصه

Ten reference genes were investigated for normalisation of candidate target gene expression data in the shell gland and spleen of laying hens challenged with two strains of infectious bronchitis virus (IBV). Data were analysed with geNorm, NormFinder and BestKeeper, and a comprehensive ranking (geomean) was calculated. In the combined data set of IBV challenged shell gland samples, the comprehensive ranking showed TATA-box binding protein (TBP) and tyrosine 3-monooxygenase/tryptophan 5-monooxygenase activation protein zeta (YWHAZ) as the two most stable, and succinate dehydrogenase complex flavoprotein subunit A (SDHA) and albumin (ALB) as the two least stable reference genes. In the spleen, and in the combined data set of the shell gland and spleen, the two most stable and the two least stable reference genes were TBP and YWHAZ, and ribosomal protein L4 (RPL4) and ALB, respectively. Different ranking has been due to different algorithms. Validation studies showed that the use of the two most stable reference genes produced accurate and more robust gene expression data. The two most and least stable reference genes obtained in the study, were further used for candidate target gene expression data normalisation of the shell gland and spleen under an IBV infection model.

به صفحه فیس بوک ما بپیوندید

کاملترین پایگاه داده گیاهان دارویی با پشتیبانی علمی

  • به 55 زبان کار می کند
  • درمان های گیاهی با پشتوانه علم
  • شناسایی گیاهان توسط تصویر
  • نقشه GPS تعاملی - گیاهان را در مکان نشان دهید (به زودی)
  • انتشارات علمی مربوط به جستجوی خود را بخوانید
  • گیاهان دارویی را با توجه به اثرات آنها جستجو کنید
  • علایق خود را سازماندهی کنید و با تحقیقات اخبار ، آزمایشات بالینی و حق ثبت اختراع در جریان باشید

علامت یا بیماری را تایپ کنید و در مورد گیاهانی که ممکن است به شما کمک کنند ، بخوانید ، یک گیاه تایپ کنید و بیماری ها و علائمی را که در برابر آن استفاده می شود ، ببینید.
* کلیه اطلاعات براساس تحقیقات علمی منتشر شده است

Google Play badgeApp Store badge