Pacific whiteleg shrimp (Litopenaeus vannamei) production is one of the most economically important aquaculture industries around the world. Gene expression studies during larval development are a key tool to elucidate biological aspects during metamorphosis and the effects of pathological conditions; the adequate quantification of gene expression can provide molecular markers and basic knowledge to optimize culture conditions, including the development of strategies for the prevention and control of diseases. In this context, the selection and validation of reference genes is a critical process to avoid bias due to inaccurate measurements and the consequent misinterpretation of biological processes. In this study, nine candidate reference genes (Clathrin, Cyt‐c, SubF0, EF1α, β‐Actin, GAPDH, TBP, AK and PK) were selected to test their expression stability during larval development of L. vannamei using geNorm, NormFinder, BestKeeper and the integrated tool RefFinder algorithms. Based on our analysis the most stable gene was SubF0, followed by GAPDH and EF1α. Relative expression of developmental genes (Twist, Mef‐2 and Ubx) was quantified using the three most stable reference genes (individually and combined), taking special attention to the expected expression and biological function of these genes. The expression of Mef‐2 was the most sensitive to the reference gene. However, the combination of the three most stable reference genes provided consistent results according to the expected expression patterns of developmental genes.

中文翻译：

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南美白对虾发育过程中相关基因表达研究的参考基因选择

南美白对虾（Litopenaeus vannamei）生产是世界上经济上最重要的水产养殖产业之一。幼虫发育过程中的基因表达研究是阐明变态过程中的生物学方面和病理条件影响的关键工具；基因表达的充分量化可以提供分子标记和基础知识，以优化培养条件，包括制定预防和控制疾病的策略。在这种情况下，参考基因的选择和验证是避免由于测量不准确和由此产生的对生物过程的误解而导致的偏差的关键过程。在这项研究中，九个候选参考基因（网格蛋白、Cyt-c、SubF0、EF1α、β-肌动蛋白、GAPDH、TBP、选择 AK 和 PK) 以使用 geNorm、NormFinder、BestKeeper 和集成工具 RefFinder 算法测试它们在南美白对虾幼体发育过程中的表达稳定性。根据我们的分析，最稳定的基因是 SubF0，其次是 GAPDH 和 EF1α。使用三个最稳定的参考基因（单独和组合）量化发育基因（Twist、Mef-2 和 Ubx）的相对表达，特别注意这些基因的预期表达和生物学功能。Mef-2的表达对参考基因最敏感。然而，根据发育基因的预期表达模式，三个最稳定的参考基因的组合提供了一致的结果。BestKeeper 和集成工具 RefFinder 算法。根据我们的分析，最稳定的基因是 SubF0，其次是 GAPDH 和 EF1α。使用三个最稳定的参考基因（单独和组合）量化发育基因（Twist、Mef-2 和 Ubx）的相对表达，特别注意这些基因的预期表达和生物学功能。Mef-2的表达对参考基因最敏感。然而，根据发育基因的预期表达模式，三个最稳定的参考基因的组合提供了一致的结果。BestKeeper 和集成工具 RefFinder 算法。根据我们的分析，最稳定的基因是 SubF0，其次是 GAPDH 和 EF1α。使用三个最稳定的参考基因（单独和组合）量化发育基因（Twist、Mef-2 和 Ubx）的相对表达，特别注意这些基因的预期表达和生物学功能。Mef-2的表达对参考基因最敏感。然而，根据发育基因的预期表达模式，三个最稳定的参考基因的组合提供了一致的结果。Mef-2 和 Ubx) 使用三个最稳定的参考基因（单独和组合）进行量化，特别注意这些基因的预期表达和生物学功能。Mef-2的表达对参考基因最敏感。然而，根据发育基因的预期表达模式，三个最稳定的参考基因的组合提供了一致的结果。Mef-2 和 Ubx) 使用三个最稳定的参考基因（单独和组合）进行量化，特别注意这些基因的预期表达和生物学功能。Mef-2的表达对参考基因最敏感。然而，根据发育基因的预期表达模式，三个最稳定的参考基因的组合提供了一致的结果。