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目的：異なる温度でのラットの脳の初期の死後間隔（PMI）と8つのRNAマーカーとの相関関係を調査する。 方法：合計222のSDラットを、コントロールグループにランダムに分割しました。そして、実験グループのラットは頸部脱臼によって犠牲にされ、それぞれ制御された環境チャンバー内で5℃、15℃、25℃、35℃に維持されました。RNAは、脳組織から抽出され、それは死後1時間から24時間まで9時点で採取されました。β-アクチン、GAPDH、RPS29、18S rRNA、5S RRNA、U6 SnRNA、miRNA-9、およびmiRNA-125Bの8つのマーカーの発現レベルは、それぞれリアルタイム蛍光定量PCRを使用して検出されました。適切な内部参照は、Genormソフトウェアによって選択されました。正規化されたRNAマーカーの回帰分析は、SPSSソフトウェアによって実行されました。PMI推定の数学モデルは、Rソフトウェアを使用して確立されました。既知のPMIを持つ別の6つのSDラットを使用して、数学モデルを検証しました。 結果：5S rRNA、miR-9、およびmiR-125bは、安定した発現の内部参照マーカーとして適していました。β-アクチンとGAPDHの両方は、時間依存の分解パターンを備えており、死後24時間でPMIの延長とともに継続的に分解されました。PMIおよび温度によるΔCT値の変動の数学モデルはRソフトウェアによって設定され、モデルはPMI推定に使用できます。β-アクチンとGAPDHを使用したモデル検証の平均エラー率は、それぞれ14.1％と22.2％でした。 結論：β-アクチンとGAPDHの発現レベルは、PMIおよび環境温度とよく相関しています。現在の研究で確立された数学モデルは、さまざまな温度条件下で初期PMIを推定するための参照を提供できます。
目的：異なる温度でのラットの脳の初期の死後間隔（PMI）と8つのRNAマーカーとの相関関係を調査する。 方法：合計222のSDラットを、コントロールグループにランダムに分割しました。そして、実験グループのラットは頸部脱臼によって犠牲にされ、それぞれ制御された環境チャンバー内で5℃、15℃、25℃、35℃に維持されました。RNAは、脳組織から抽出され、それは死後1時間から24時間まで9時点で採取されました。β-アクチン、GAPDH、RPS29、18S rRNA、5S RRNA、U6 SnRNA、miRNA-9、およびmiRNA-125Bの8つのマーカーの発現レベルは、それぞれリアルタイム蛍光定量PCRを使用して検出されました。適切な内部参照は、Genormソフトウェアによって選択されました。正規化されたRNAマーカーの回帰分析は、SPSSソフトウェアによって実行されました。PMI推定の数学モデルは、Rソフトウェアを使用して確立されました。既知のPMIを持つ別の6つのSDラットを使用して、数学モデルを検証しました。 結果：5S rRNA、miR-9、およびmiR-125bは、安定した発現の内部参照マーカーとして適していました。β-アクチンとGAPDHの両方は、時間依存の分解パターンを備えており、死後24時間でPMIの延長とともに継続的に分解されました。PMIおよび温度によるΔCT値の変動の数学モデルはRソフトウェアによって設定され、モデルはPMI推定に使用できます。β-アクチンとGAPDHを使用したモデル検証の平均エラー率は、それぞれ14.1％と22.2％でした。 結論：β-アクチンとGAPDHの発現レベルは、PMIおよび環境温度とよく相関しています。現在の研究で確立された数学モデルは、さまざまな温度条件下で初期PMIを推定するための参照を提供できます。
OBJECTIVES: To explore the correlation between early postmortem interval （PMI） and eight RNA markers of rat's brain at different temperatures. METHODS: Total 222 SD rats were randomly divided into control group （PMI=0 h） and four experimental groups. And the rats in the experimental groups were sacrificed by cervical dislocation and respectively kept at 5 ℃, 15 ℃, 25 ℃ and 35 ℃ in a controlled environment chamber. The RNA was extracted from brain tissues, which was taken at 9 time points from 1 h to 24 h postmortem. The expression levels of eight markers, β-actin, GAPDH, RPS29, 18S rRNA, 5S rRNA, U6 snRNA, miRNA-9 and miRNA-125b, were detected using real-time fluorescent quantitative PCR, respectively. Proper internal reference was selected by geNorm software. Regression analysis of normalized RNA markers was performed by SPSS software. Mathematical model for PMI estimation was established using R software. Another 6 SD rats with known PMI were used to verify the mathematical model. RESULTS: 5S rRNA, miR-9 and miR-125b were suitable as internal reference markers for their stable expression. Both β-actin and GAPDH had well time-dependent degradation patterns and degraded continually with prolongation of PMI in 24 h postmortem. The mathematical model of the variation of ΔCt values with PMI and temperature was set up by R software and the model could be used for PMI estimation. The average error rates of model validation using β-actin and GAPDH were 14.1% and 22.2%, respectively. CONCLUSIONS: The expression levels of β-actin and GAPDH are well correlated with PMI and environmental temperature. The mathematical model established in present study can provide references for estimating early PMI under various temperature conditions.
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