Evaluación de los niveles de expresión de posibles genes de referencia para estudios de RT-qPCR en músculo esquelético de ratones en crecimiento que sobreexpresan hormona de crecimiento.

PIAZZA VG; MCCALLUM GJ; MUIA NV; TURYN D; MIQUET JG; SOTELO AI

Congreso; LX Reunión anual de la Sociedad Argentina de Investigaciones Clínicas; 2015

Sociedad Argentina de Investigaciones Clínicas

La técnica de PCR cuantitativa precedida de transcripción reversa(RT-qPCR) es ampliamente utilizada para determinar los niveles de ARN mensajero.Dada su elevada sensibilidad y las diversas fuentes de variabilidad que puedenafectar los resultados es imprescindible una correcta normalización. De lasestrategias disponibles, el uso de genes de referencia como control interno esla más utilizada. En los últimos años se han desarrollado algoritmos que permitenseleccionar genes de referencia y validar su uso para cada experimento. Cuandola variable en estudio es el desarrollo o el crecimiento se han reportadomayores dificultades en los trabajos de validación publicados.El objetivo deeste trabajo fue validar genes de referencia para normalizar los niveles deexpresión de genes blanco de la hormona de crecimiento (GH) en músculoesquelético de ratones que sobreexpresan GH y sus hermanos de camada normalesdurante el período de crecimiento (2, 4 y 9 semanas de vida). Se analizarongenes frecuentemente utilizados como control interno y otros ya validados paracondiciones experimentales similares,pertenecientes a distintas clasesfuncionales para disminuir la posibilidad de corregulación. Se midieron losniveles de expresión de ACTB, B2M, GAPD, GSK3, HPRT1, RNA18S, RPL13A y YWHAZcon el método de cuantificación relativa (ΔΔCt). Los resultados se analizaronmediante los algoritmos geNorm, NormFinder, BestKeeper y el método decomparación de ΔCt.Si bien estos algoritmos validarían el uso de RPL13A, YWHAZy RNA18S o GSK3 para normalizar, sus niveles de expresión muestran unatendencia dependiente de la edad y/o el genotipo. Estos resultados revelan laimportancia de la validación de genes para utilizarlos como control interno enestudios de RT-qPCR y la necesidad de evaluar los datos crudosantes delprocesamiento con los algoritmos disponibles. Además, plantean la necesidad dereconsiderar otros métodos de normalización de los resultados.