Romanian
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)
PLoS ONE 2019

Selection of reference genes for normalization of cranberry (Vaccinium macrocarpon Ait.) gene expression under different experimental conditions.

Numai utilizatorii înregistrați pot traduce articole
Log In / Înregistrare
Linkul este salvat în clipboard
Chen Li
Jian Xu
Yu Deng
Haiyue Sun
Yadong Li

Cuvinte cheie

Abstract

Real-time fluorescent quantitative PCR (qRT-PCR) is often chosen as an effective experimental method for analyzing gene expression. However, an appropriate reference gene as a standard is needed to obtain accurate gene expression data. To date, no internal reference genes have been reported for research on cranberries. Expanding the selection of internal reference genes for cranberry will enable reliable gene expression analysis, and, at the same time, can also lay a solid foundation for revealing the biological characteristics of cranberry. Here, we selected ten candidate reference gene families and used three statistical software tools-geNorm, NormFinder and BestKeeper-to evaluate their expression stability under the influence of different experimental factors. The results showed that protein phosphatase 2A regulatory subunit (PP2A) or RNA helicase-like 8 (RH 8) was the best choice for an internal reference gene when analyzing different cranberry cultivars. In two sample sets comprising different cranberry organs and three abiotic stress treatments, sand family protein (SAND) was the best choice as a reference gene. In this study, we screened genes that are stably expressed under the influence of various experimental factors by qRT-PCR. Our results will guide future studies involving gene expression analysis of cranberry.

Alăturați-vă paginii
noastre de facebook

Cea mai completă bază de date cu plante medicinale susținută de știință

  • Funcționează în 55 de limbi
  • Cure pe bază de plante susținute de știință
  • Recunoașterea ierburilor după imagine
  • Harta GPS interactivă - etichetați ierburile în locație (în curând)
  • Citiți publicațiile științifice legate de căutarea dvs.
  • Căutați plante medicinale după efectele lor
  • Organizați-vă interesele și rămâneți la curent cu noutățile de cercetare, studiile clinice și brevetele

Tastați un simptom sau o boală și citiți despre plante care ar putea ajuta, tastați o plantă și vedeți boli și simptome împotriva cărora este folosit.
* Toate informațiile se bazează pe cercetări științifice publicate

Google Play badgeApp Store badge