Quantitative gene expression profiling of cardiac allografts characterizes the phenotype of the alloimmune response, yields information regarding differential effects that may be associated with various anti-rejection drug regimens, and generates testable hypotheses regarding the pathogenesis of the chronic rejection lesions typically observed in non-human primate heart transplant models. The goal of this study was to assess interplatform performance and variability between the relatively novel NanoString nCounter Analysis System, ΔΔCT (relative) RT-qPCR, and standard curve (absolute) RT-qPCR utilizing cynomolgus monkey cardiac allografts. Methods for RNA isolation and preamplification were also systematically evaluated and effective methods are proposed. In this study, we demonstrate strong correlation between the two RT-qPCR methods, but variable and, at times, weak correlation between RT-qPCR and NanoString. NanoString fold change results demonstrate less sensitivity to small changes in gene expression than RT-qPCR. These findings appear to be driven by technical aspects of each platform that influence the conditions under which each technique is ideal. Collectively, our data contribute to the general effort to optimally utilize gene expression profiling techniques, not only for transplanted tissues, but for many other applications where accurate rank-order of gene expression versus precise quantification of absolute gene transcript number may be relatively valuable.

中文翻译：

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食蟹猴心脏同种异体移植受体中qPCR和NanoString n-Counter分析平台的多基因技术评估。

心脏同种异体移植物的定量基因表达谱表征同种异体免疫反应的表型，提供有关可能与多种抗排斥药方案相关的差异作用的信息，并生成有关通常在非人类中观察到的慢性排斥病变的发病机理的可检验假说灵长类动物心脏移植模型。这项研究的目的是评估相对较新的NanoString nCounter分析系统，ΔΔCT（相对）RT-qPCR和标准曲线（绝对）RT-qPCR（利用食蟹猴心脏同种异体移植物）之间的平台间性能和变异性。还对RNA分离和预扩增的方法进行了系统评价，并提出了有效的方法。在这项研究中，我们证明了两种RT-qPCR方法之间的密切相关性，但可变，有时RT-qPCR与NanoString之间的相关性较弱。NanoString倍数变化结果表明，与RT-qPCR相比，基因表达的微小变化敏感性较低。这些发现似乎是由每个平台的技术方面驱动的，这些方面会影响每种技术理想的条件。总的来说，我们的数据有助于为优化利用基因表达谱分析技术而进行的总体努力，这不仅适用于移植组织，而且适用于许多其他应用程序，在这些应用程序中，准确的基因表达顺序相对于绝对的基因转录本数量的精确定量可能是相对有价值的。这些发现似乎是由每个平台的技术方面驱动的，这些方面会影响每种技术理想的条件。总的来说，我们的数据有助于为优化利用基因表达谱分析技术而进行的总体努力，这不仅适用于移植组织，而且适用于许多其他应用程序，在这些应用程序中，准确的基因表达顺序相对于绝对的基因转录本数量的精确定量可能是相对有价值的。这些发现似乎是由每个平台的技术方面驱动的，这些方面会影响每种技术理想的条件。总的来说，我们的数据有助于为优化利用基因表达谱分析技术而进行的总体努力，这不仅适用于移植组织，而且适用于许多其他应用程序，在这些应用程序中，准确的基因表达顺序相对于绝对的基因转录本数量的精确定量可能是相对有价值的。