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http://hdl.handle.net/11612/3567
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Barreto, Horllys Gomes | - |
dc.contributor.author | Souza, Micaele Rodrigues de | - |
dc.date.accessioned | 2022-02-09T18:07:10Z | - |
dc.date.available | 2022-02-09T18:07:10Z | - |
dc.date.issued | 2021-06-28 | - |
dc.identifier.citation | SOUSA, Micaele Rodrigues de. Ferramenta (RGeasy®) de análise de genes de referência para estudos de expressão via RT-qPCR. 2021. 106f. Dissertação (Mestrado em Agroenergia) – Universidade Federal do Tocantins, Programa de Pós-Graduação em Agroenergia, Palmas, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11612/3567 | - |
dc.description.abstract | Gene expression through RT-qPCR can be performed by the relative quantification method, which requires the expression normalization through reference genes. Therefore, it is essential to validate, experimentally, the chosen reference genes. Thus, although there are several studies that are conducted to identify the most stable reference genes, most of these studies validate genes for very specific conditions, not exploring the whole potential of the research. It turns out that new experiments must be conducted for those that have interest in analyzing gene expression of treatments and/or conditions not explored in these studies. In this study, we present the software RGeasy, which aims to facilitate the selection of reference genes, allowing the user to choose genes for a higher number of combinations of treatments/conditions, compared to the ones present in the literature with just a few clicks. RGeasy was validated with data from gene expression studies performed in Coffea arabica and Coffea canephora, however it can provide information for all species from these three groups: animals, plants, and microorganisms. In addition to display a rank of the most stable reference genes for each condition or treatment, the user also has access to primer pairs for the selected reference genes. | pt_BR |
dc.format | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Tocantins | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en_US |
dc.subject | Genes endógenos; Expressão relativa; Normalização; Endogenous genes; Relative expression; Normalization | pt_BR |
dc.title | Ferramenta (RGeasy®) de análise de genes de referência para estudos de expressão via RT-qPCR | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | Arruda, Wosley da Costa | - |
dc.description.resumo | A quantificação da expressão gênica via RT-qPCR pode ser obtida, a partir da expressão relativa, que é normalizada por meio de genes de referência. Dessa forma, é essencial que os genes propostos como genes de referência sejam validados experimentalmente. Assim, vários estudos são desenvolvidos, para identificar o gene mais estável, entretanto a maioria dessas pesquisas validam genes a situações muito específicas, não explorando todo o potencial da pesquisa já realizada. Essa situação faz com que seja necessária a realização de novos experimentos por parte daqueles que têm interesse em analisar a expressão gênica em combinações de tratamentos e/ou condições não abordadas pelos pesquisadores. Neste estudo, apresentamos o RGeasy que visa facilitar a escolha de genes de referência, permitindo a seleção de genes, para maior número de combinações de tratamentos/condições que as disponibilizadas na literatura, por meio apenas de alguns cliques. O RGeasy foi validado com um conjunto de dados de Coffea arabica e Coffea canephora, porém ele poderá fornecer informações de todas as espécies, divididas em três categorias: animal, vegetal e microrganismo. Além de ter acesso ao ranking dos genes de referência mais estáveis, para cada condição ou tratamento, o usuário tem acesso a um conjunto de primers para cada um dos genes selecionados. | pt_BR |
dc.publisher.country | BR | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Agroenergia - PPGA | pt_BR |
dc.publisher.campus | Palmas | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS | pt_BR |
Appears in Collections: | Mestrado em Agroenergia |
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Micaele Rodrigues de Souza - Dissertação.pdf | 1.68 MB | Adobe PDF | View/Open |
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