雜志:參數(shù)優(yōu)化和結(jié)果分析 ——METHODS 25, 402–408 (2001)
翻譯自:
Analysis of Relative Gene Expression Data Using Real-Time Quantitative PCR and the 22DDCT Method
Kenneth J. Livak* and Thomas D. Schmittgen
Applied Biosystems, Foster City, California 94404; and †Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy
Washington State University, Pullman, Washington 99164-6534
現(xiàn)在最常用的兩種分析實(shí)時(shí)定量 PCR 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的方法是絕對(duì)定量和相對(duì)定量。絕對(duì)定量通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)曲線計(jì)算起始模板的拷貝數(shù);相對(duì)定量方法則是比較經(jīng)過(guò)處理的樣品和未經(jīng)處理的樣品目標(biāo)轉(zhuǎn)錄本之間的 表達(dá)差異。 2 - △△ CT 方法是實(shí)時(shí)定量 PCR 實(shí)驗(yàn)中分析基因表達(dá)相對(duì)變化的一種簡(jiǎn)便方法,即相對(duì)定量的一種簡(jiǎn)便方法。本文介紹了該方法的推導(dǎo),假設(shè)及其應(yīng)用。另外,在本文中我們還介紹了兩種 2 - △△ CT 衍生方法的推導(dǎo)和應(yīng)用,它們?cè)趯?shí)時(shí)定量 PCR 數(shù)據(jù)分析中可能會(huì)被用到。
反轉(zhuǎn)錄 PCR ( RT-PCR )是基因表達(dá)定量非常有用的一種方法( 1 - 3 )。實(shí)時(shí) PCR 技術(shù)和 RT-PCR 的結(jié)合產(chǎn)生了反轉(zhuǎn)錄定量 PCR 技術(shù)( 4 , 5 )。實(shí)時(shí)定量 PCR 的數(shù)據(jù)分析方法有兩種:絕對(duì)定量和相對(duì)定量。絕對(duì)定量一般通過(guò)定量標(biāo)準(zhǔn)曲線來(lái)確定我們所感興趣的轉(zhuǎn)錄本的拷貝數(shù);相對(duì)定量方法則是用來(lái)確定經(jīng)過(guò)不同處理的 樣品目標(biāo)轉(zhuǎn)錄本之間的表達(dá)差異或是目標(biāo)轉(zhuǎn)錄本在不同時(shí)相的表達(dá)差異。
絕對(duì)定量通常在需要確定轉(zhuǎn)錄本絕對(duì)拷貝數(shù)的條件下使用。通過(guò)實(shí)時(shí) PCR 進(jìn)行絕對(duì)定量已有多篇報(bào)道( 6 - 9 ),包括已發(fā)表的兩篇研究論文( 10 , 11 )。在有些情況下,并不需要對(duì)轉(zhuǎn)錄本進(jìn)行絕對(duì)定量,只需要給出相對(duì)基因表達(dá)差異即可。顯然,我們說(shuō) X 基因在經(jīng)過(guò)某種處理後表達(dá)量增加 2.5 倍比說(shuō)該基因的表達(dá)從 1000 拷貝 / 細(xì)胞增加到 2500 拷貝 / 細(xì)胞更加直觀。
用實(shí)時(shí) PCR 對(duì)基因表達(dá)進(jìn)行相對(duì)定量分析需要特殊的公式、假設(shè)以及對(duì)這些假設(shè)的驗(yàn)證。 2 - △△ CT 方法可用于定量 PCR 實(shí)驗(yàn)來(lái)計(jì)算基因表達(dá)的相對(duì)變化: 2 - △△ CT 公式的推導(dǎo) , 以及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),有效性評(píng)估在 Applied Biosystems User Bulletin No.2(P/N4303859) 中有介紹。用 2 - △△ CT 方法分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)在文獻(xiàn)中也有報(bào)道 (5, 6) 。本文介紹了該方法的推導(dǎo)、假設(shè)以及應(yīng)用。另外,本文還介紹了 2 - △△ CT 兩種衍生方法的推導(dǎo)和應(yīng)用,它們?cè)趯?shí)時(shí)定量 PCR 數(shù)據(jù)分析中都可能被用到。
PCR 指數(shù)擴(kuò)增的公式是:
·Xn 是第 n 個(gè)循環(huán)後目標(biāo)分子數(shù)。
·X0 是初始目標(biāo)分子數(shù)。
·Ex 是目標(biāo)分子擴(kuò)增效率。
·n 是循環(huán)數(shù)
·C T 代表目標(biāo)擴(kuò)增產(chǎn)物達(dá)到設(shè)定閾值所經(jīng)歷的循環(huán)數(shù)
因此:
·X T 是目標(biāo)分子達(dá)到設(shè)定的閾值時(shí)的分子數(shù)。
·C T,X 是目標(biāo)分子擴(kuò)增達(dá)到閾值時(shí)的循環(huán)數(shù)。
·Kx 是一個(gè)常數(shù)
對(duì)于內(nèi)參反應(yīng)而言,也有同樣的公式:
用 X T 除以 R T 得到:
對(duì)于使用 Taqman 探針的實(shí)時(shí)擴(kuò)增而言, X T 和 R T 的值由一系列因素決定:包括探針?biāo)鶐У臒晒鈭?bào)導(dǎo)基團(tuán)、探針序列對(duì)探針熒光特性的影響、探針的水解效率和純度以及熒光閾值的設(shè)定。因此常數(shù) K 并不一定等于 1 。
假設(shè)目標(biāo)序列與內(nèi)參序列擴(kuò)增效率相同:
或:
X N 代表經(jīng)過(guò)均一化處理過(guò)的初始目標(biāo)分子量; △ C T 表示目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)基因 C T 值的差異( C T,X -C T,R ) 整理上式得:
最後用任一樣本 q 的 X N 除以參照因子( calibrator , cb )的 X N 得到:
在這里
對(duì)于一個(gè)少于 150bp 的擴(kuò)增片斷而言,如果 Mg 2+ 濃度、引物都進(jìn)行了適當(dāng)?shù)膬?yōu)化,擴(kuò)增效率接近于 1 。因此目標(biāo)序列的量通過(guò)內(nèi)均一化處理之後相對(duì)于參照因子而言就是
2-△△ CT 方法的假設(shè)和應(yīng)用
要使△△ C T 計(jì)算方法有效,目標(biāo)序列和內(nèi)參序列的擴(kuò)增效率必須相等?磧蓚(gè)反應(yīng)是否具有相同的擴(kuò)增效率的方法是看他們模板濃度梯度稀釋後擴(kuò)增產(chǎn)物△ C T 如何變化。
圖 1 顯示的是 cDNA 樣品在 100 倍稀釋范圍內(nèi)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。對(duì)于每一個(gè)稀釋樣本,都用 GAPDH 和 c-myc 特異的熒光探針及引物進(jìn)行擴(kuò)增。計(jì)算出 c-myc 和 GAPDH 的平均 C T 值以及△ C T 值,通過(guò) cDNA 濃度梯度的 log 值對(duì)△ C T 值作圖,如果所得直線斜率絕對(duì)值接近于 0 ,說(shuō)明目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)基因的擴(kuò)增效率相同,就可以通過(guò)△△ C T 方法進(jìn)行相對(duì)定量。在圖 1 中,直線斜率是 0.047 ,因而假設(shè)成立,△△ C T 方法可以用來(lái)分析數(shù)據(jù)。如果兩個(gè)擴(kuò)增反應(yīng)效率不同,則需要通過(guò)定量標(biāo)準(zhǔn)曲線和絕對(duì)定量的方法來(lái)進(jìn)行相對(duì)定量;或者也可以重新設(shè)計(jì)引物,優(yōu)化反應(yīng)條件使得目 標(biāo)序列和內(nèi)參序列具有相同的擴(kuò)增效率。
使用內(nèi)標(biāo)基因的目的是為了對(duì)加入到反轉(zhuǎn)錄反應(yīng)中的 RNA 進(jìn)行均一化處理。標(biāo)準(zhǔn)的看家基因一般都可被用作內(nèi)標(biāo)基因。適合于實(shí)時(shí) PCR 反應(yīng)內(nèi)標(biāo)基因包括 GAPDH ,β -actin, β 2 -microglobulin 以及 rRNA 。當(dāng)然,其它的看家基因也同樣能被用作內(nèi)標(biāo)。我們推薦在應(yīng)用某一基因作為內(nèi)標(biāo)之前首先確證該基因的表達(dá)不會(huì)受實(shí)驗(yàn)處理的影響。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)處理是否對(duì)內(nèi)標(biāo)基因 表達(dá)產(chǎn)生影響的方法在 2.2 部分有描述。
2-△△ CT 方法中參照因子的選擇決定于基因表達(dá)定量實(shí)驗(yàn)的類型。最簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)就是把未經(jīng)處理的樣品作為參照因子(calibrator )。經(jīng)內(nèi)標(biāo)基因均一化處理后,通過(guò)2-△△ CT 方法計(jì)算,目標(biāo)基因表達(dá)差異通過(guò)經(jīng)過(guò)處理的樣本相對(duì)于未經(jīng)處理的樣本的倍數(shù)來(lái)表示。對(duì)于未經(jīng)處理的參照樣,△△ C T = 0 ,而 2 0 = 1 。 所以根據(jù)定義,未處理樣本的倍數(shù)變化為 1 。而對(duì)于那些經(jīng)過(guò)處理的樣本, 相對(duì)于參考因子基因表達(dá)的倍數(shù)為2-△△ CT 。同樣的分析也可用于不同時(shí)相的基因表達(dá)差異,在這種情況下,一般選 0 時(shí)刻的樣本作為參照因子。
有些情況下,并不是比較不同處理樣本基因表達(dá)差異。例如,有的是想看某一器官中特定 mRNA 的表達(dá)。在這種情況下,參照因子可能是另一器官中該 mRNA 的表達(dá)。表 1 顯示了大腦和腎臟總 RNA 中 c-myc 和 GAPDH 轉(zhuǎn)錄本的 CT 值。在這一個(gè)例子中,大腦被人為的選擇為參照因子,通過(guò)計(jì)算得到腎臟 c-myc 表達(dá)量經(jīng) GAPDH 校正後相對(duì)于大腦的表達(dá)量的結(jié)果。盡管相對(duì)定量方法可用于這種組織之間的比較,但結(jié)果的生物學(xué)解釋是相當(dāng)復(fù)雜的。不同種類細(xì)胞中目標(biāo)和參照轉(zhuǎn)錄本單一的相 對(duì)量變化可能在任何特定的組織中都存在。
實(shí)時(shí)定量 PCR 所得到 C T 值可以很容易的輸出到表格程序如 Microsoft Excel 中去。為了顯示數(shù)據(jù)分析過(guò)程,我們?cè)谶@里給出了一個(gè)基因表達(dá)定量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和樣本列表。通過(guò) β -actin 均一化處理,我們對(duì)目標(biāo)基因 fos-glo-myc 的表達(dá)變化進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。在 8h 的時(shí)間范圍內(nèi),在每一時(shí)間點(diǎn)都取 3 個(gè)重復(fù)樣本,每一樣本在 cDNA 合成之後都做定量 PCR ,數(shù)據(jù)分析用到了公式 9 ,即:
Time x 表示任意時(shí)間點(diǎn), Time 0 表示經(jīng) β -actin 校正後 1 倍量的目標(biāo)基因表達(dá)。
0 時(shí)刻目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)基因的平均 C T (見(jiàn)圖 2 第 8 欄)被用于公式 9 中。通過(guò)公式 9 計(jì)算出每一個(gè)樣本目標(biāo)基因表達(dá)通過(guò) β -actin 均一化處理後相對(duì)于 0 時(shí)刻的倍數(shù)(見(jiàn)圖 2 第 9 欄)。平均 SD , CV 由每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)所取的三個(gè)重復(fù)樣求得。用這種分析方法,在 0 時(shí)刻的平均倍數(shù)變化接近于 1 。我們發(fā)現(xiàn)通過(guò)檢測(cè)在 0 時(shí)刻平均倍數(shù)變化是否為 1 可以很方便的驗(yàn)證三個(gè)重復(fù)樣品之間是否有錯(cuò)誤或者誤差。如果得到的結(jié)果與 1 偏差很大 , 則表明存在計(jì)算錯(cuò)誤或者是很高的實(shí)驗(yàn)誤差。
在前面的例子中,在每一時(shí)間點(diǎn)上分別取了三個(gè)獨(dú)立的 RNA 樣本進(jìn)行了分析。因此對(duì)每一個(gè)樣本分別處理,通過(guò)2-△△ CT 計(jì)算後取結(jié)果的平均值就非常重要。如果是同一樣本進(jìn)行 PCR 擴(kuò)增的重復(fù),這就需要首先求出平均 C T, 然後再進(jìn)行2-△△ CT 計(jì)算。怎么樣計(jì)算平均值就要看目標(biāo)基因和內(nèi)參基因是在同一個(gè)管子中擴(kuò)增還是在不同的管子中擴(kuò)增。表 1 給出了目標(biāo)基因( c- myc )和內(nèi)參基因( GAPDH )在不同管中擴(kuò)增的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在這里不應(yīng)該把任一單個(gè)的 c-myc 管子和 GAPDH 管子作比較,而應(yīng)該分別計(jì)算出 c-myc 和 GAPDH 的平均 C T 來(lái)計(jì)算△ C T 。 重復(fù)實(shí)驗(yàn)中 C T 值的估計(jì)偏差通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的指數(shù)計(jì)算轉(zhuǎn)化成最後結(jié)果中相對(duì)量的變化。但其中的一個(gè)難點(diǎn)是 C T 值與相應(yīng)的拷貝數(shù)成指數(shù)關(guān)系(見(jiàn)第 4 部分) , 因此,在最後的計(jì)算中,2-△△ CT 的誤差通過(guò)△△ C T 加上標(biāo)準(zhǔn)偏差和△△ C T 減去標(biāo)準(zhǔn)偏差來(lái)評(píng)估,這就使得求得的數(shù)值相對(duì)于平均值呈不對(duì)稱分布。不對(duì)稱分布是因?yàn)榻Y(jié)果經(jīng)指數(shù)處理後轉(zhuǎn)化成量的線性比較造成的。
通過(guò)不同熒光染料標(biāo)記的探針,我們可以在同一管中同時(shí)擴(kuò)增目標(biāo)序列和內(nèi)標(biāo)序列。表 2 給出了目標(biāo)基因( c- myc )和內(nèi)標(biāo)基因( GAPDH )在同一管中擴(kuò)增的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。對(duì)于任意一個(gè)管子,目標(biāo)基因( c- myc )和內(nèi)參基因( GAPDH )擴(kuò)增時(shí)加入的 cDNA 量都是一樣多的,所以可以分別對(duì)每個(gè)管子計(jì)算△ C T 值,這些值取平均後再進(jìn)行 2-△△ CT 計(jì)算。 在這里估計(jì)誤差值也是一個(gè)不對(duì)稱的范圍,反映了誤差經(jīng)指數(shù)處理轉(zhuǎn)化為線性差異。
在表 1 和表 2 中,估計(jì)誤差在從△ C T 到△△ C T 的計(jì)算中未見(jiàn)有增加,這是因?yàn)槲覀儼褏⒄栈蚝蜋z測(cè)基因的誤差都顯示出來(lái)了。我們把△ C T,cb 當(dāng)作一個(gè)人為設(shè)定的常數(shù)來(lái)減去,得到△△ C T 。這樣得到的結(jié)果就與圖 2 所顯示的在求平均之前對(duì)不同重復(fù)樣本分別通過(guò)各自的 C T 值求2-△△ CT 所得結(jié)果 相當(dāng)。另一種方法是將參照基因當(dāng)作沒(méi)有任何誤差的1倍的量,在這種情況下,平均△ C T,cb 的誤差值被引入到每一樣本的△△ C T 中。在表1中,腎臟中△△ C T 變成- 2.50±0.20 而經(jīng)過(guò)校正的 c-myc 量是 5.6 倍,范圍從 4.9 到 5.6 。而在大腦中的結(jié)果是沒(méi)有誤差的1倍.
通過(guò)內(nèi)標(biāo) RNA 可以對(duì)加入 RNA 的量的差異進(jìn)行校正。2-△△ CT方法的數(shù)據(jù)分析的一個(gè)特點(diǎn)就是能夠利用實(shí)時(shí) PCR 實(shí)驗(yàn)的一部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)完成這種校正。在其它的方法不能定量初始 RNA 量的時(shí)候:例如,在能得到的 RNA 量非常有限的時(shí)候或者需要處理高通量的樣品的時(shí)候,這一方法的優(yōu)勢(shì)就格外明顯。當(dāng)然我們也可以利用 PCR 實(shí)驗(yàn)以外的方法來(lái)完成這種校正。最常用的一種方法就是用紫外吸收來(lái)確定用于 cDNA 合成的 RNA 量,然後將相同的 RNA 反轉(zhuǎn)錄產(chǎn)生的 cDNA 用于 PCR 定量反應(yīng)。這種外標(biāo)法校正的一個(gè)應(yīng)用例子就是研究某種實(shí)驗(yàn)處理是否影響內(nèi)標(biāo)基因的表達(dá)。在這里,目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)合二為一。在這個(gè)例子中,公式 [2] 不被公式 [3] 除,公式[ 5 ]變成:
<整理得:
任一樣品X 0,q 除以參照品 X 0,cb 得:
在這里△ CT’=C T ,q-C T ,cb 。△ C T’ 與前面計(jì)算中用的△ C T (用目標(biāo)基因 C T 值減去參照基因 C T 值)相互區(qū)別。
就象在 1.1 部分所描述的,如果條件優(yōu)化較好,效率接近于 1 ,內(nèi)標(biāo)相對(duì)于參照因子為:
2-△CT ’方法的應(yīng)用
2 - △ CT , 方法的一個(gè)應(yīng)用就是確定實(shí)驗(yàn)處理對(duì)某一候選內(nèi)標(biāo)基因的影響。為了顯示這一過(guò)程,我們做了血清饑餓 / 誘導(dǎo)實(shí)驗(yàn) (7) 。血清饑餓 / 誘導(dǎo)是研究某些 mRNA 降解的常用方法 (8) 。然而,血清可能影響一些基因的表達(dá)包括標(biāo)準(zhǔn)的看家基因的表達(dá)。
在 24-h 血清饑餓培養(yǎng)之後,在 NIH 3T3 細(xì)胞中加入 15% 血清誘導(dǎo)基因表達(dá)。從細(xì)胞中提取 Poly(A) + RNA ,并將之反轉(zhuǎn)錄成 cDNA 。利用 SYBR Green 通過(guò)實(shí)時(shí)定量 PCR 檢測(cè) GAPDH ,β 2 -microglobulin cDNA 的量。 GAPDH 和β 2 -microglobulin 各自的相對(duì)量通過(guò) 2 - △ CT ‘ 公式
求得。細(xì)胞處理對(duì)于 GAPDH 的基因表達(dá)有明顯影響,但對(duì)
β 2 -microglobulin 沒(méi)有什么影響。因此β 2 -microglobulin 很適合做血清刺激定量實(shí)驗(yàn)的內(nèi)標(biāo),而 GAPDH 并不適合。這一例子向大家展示了在只研究一個(gè)基因的時(shí)候怎么用 2 - △ CT ‘ 的方法分析基因相對(duì)表達(dá)數(shù)據(jù)。
實(shí)時(shí) PCR 最終分析的是閾值循環(huán)或 C 。
C T 值通過(guò) PCR 信號(hào)的對(duì)數(shù)值和循環(huán)數(shù)來(lái)確定。 因此 C T 值是一個(gè)指數(shù)而非線性概念 。因此,在任何統(tǒng)計(jì)分析中都不要用原始的 C T 值來(lái)表示結(jié)果。正如我們?cè)谇拔闹兴枋龅囊粯樱?PCR 相對(duì)量通常和內(nèi)標(biāo)和參照樣本一起計(jì)算而很少直接用 C T 值來(lái)表示,除非我們想檢驗(yàn)重復(fù)樣本之間的差別。為了向大家顯示這一點(diǎn),我們用 SYBR Green 通過(guò) real-time PCR 來(lái)檢測(cè)相同 cDNA 的 96 個(gè)重復(fù)反應(yīng)。所有反應(yīng)組分在同一管中混好後分裝到 96 個(gè)管中,做實(shí)時(shí) PCR 分析,得到了每一個(gè)樣本的 C T 值。為了比較樣品間變化,計(jì)算了 96 個(gè)樣本的平均 ±SD ,如果通過(guò)原始 C T 值計(jì)算,平均 ±SD 是 20.00±0.193 , CV 為 0.971% 。但是如果把原始 Ct 值用 2 -CT 轉(zhuǎn)化成線性形式,平均 ±SD 是 9.08 × 10 -7 ±1.33 × 10 -7 , CV 為 13.5 %。從這個(gè)簡(jiǎn)單的例子我們可以看出,通過(guò)原始 CT 值來(lái)反映變化是錯(cuò)誤的,應(yīng)該避免。用 2 -CT 將單個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成線性形式來(lái)說(shuō)明重復(fù)樣本之間的變化和差異更準(zhǔn)確可靠。
實(shí)時(shí)定量 PCR 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析可以采用相對(duì)定量和絕對(duì)定量?jī)煞N方法,研究人員在設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)定量 PCR 實(shí)驗(yàn)分析基因表達(dá)的時(shí)候首先要問(wèn)的一個(gè)問(wèn)題就是:數(shù)據(jù)最後會(huì)以一個(gè)什么樣的形式得到。如果需要知道絕對(duì)的拷貝數(shù),就必須用絕對(duì)定量的方法,否則只需要給出 基因表達(dá)相對(duì)量就足夠了。相對(duì)定量可能比絕對(duì)定量要更容易一些,因?yàn)樗恍枰鳂?biāo)準(zhǔn)曲線。
本文所給出的公式對(duì)于每個(gè)用相對(duì)定量的方法分析基因表達(dá)差異的研究人員都足夠了。下面,我們總結(jié)一下實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和評(píng)估中的一些重要步驟:
1. 選擇一個(gè)內(nèi)標(biāo)基因。
2. 確定內(nèi)標(biāo)的有效性,確保它不會(huì)受到實(shí)驗(yàn)處理的影響。
3. 通過(guò) PCR 擴(kuò)增目標(biāo)基因和內(nèi)標(biāo)基因 RNA 或 cDNA 的一系列梯度稀釋模板確保它們的擴(kuò)增效率相同。
4. 最後通過(guò) 2 - △ CT 計(jì)算將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成線性形式而不是原始 C T 值。
1• Murphy, L. D., Herzog, C. E., Rudick, J. B., Fojo, A. T., and Bates, S. E. (1990) Biochemistry 29, 10351–10356.
2• Noonan, K. E., Beck, C., Holzmayer, T. A., Chin, J. E., Wunder,J. S., Andrulis, I. L., Gazdar, A. F., Willman, C. L., Griffith, B.,Von-Hoff, D. D., and Robinson, I. B. (1990) Proc. Natl. Acad. Sci. to a linear form using 2 2 C T more accurately depicts the USA 87, 7160–7164.
3• Horikoshi, T., et al. (1992) Cancer Res. 52, 108–116.
4• Heid, C. A., Stevens, J., Livak, K. J., and Williams, P. M. (1996) Genome Res. 6, 986–994.
5• Winer, J., Jung, C. K., Shackel, I., and Williams, P. M. (1999) Anal. Biochem. 270, 41–9.
6• Schmittgen, T. D., Zakrajsek, B. A., Mills, A. G., Gorn, V., Singer, M. J., and Reed, M. W. (2000) Anal. Biochem. 285, 194–204.
7• Schmittgen, T. D., and Zakrajsek, B. A. (2000) J. Biochem. Biophys.Methods 46, 69–81.
8• Chen, C. Y., and Shyu, A. B. (1994) Mol. Cell. Biol. 14, 8471–8482.
9• Iyer, V. R., et al. (1999) Science 283, 83–87.
10• Giulietti, A., Overbergh, L., Valckx, D., Decallone, B., Bouillon, R., and Mathieu, C. (2001) Methods 25, 386–401.
11• Niesters, H. G. M. (2001) Methods 25, 419–429.