Isolation of high-quality total RNA from rumen anaerobic bacteria and fungi, and subsequent detection of glycoside hydrolases
Notice bibliographique
Résumé
The rumen is one of the most powerful fibrolytic fermentation systems known. Gene expression analyses, such as reverse transcription PCR (RT-PCR), microarrays, and metatranscriptomics, are techniques that could significantly expand our understanding of this ecosystem. The ability to isolate and stabilize representative RNA samples is critical to obtaining reliable results with these procedures. In this study, we successfully isolated high-quality total RNA from the solid phase of ruminal contents by using an improved RNA extraction method. This method is based on liquid nitrogen grinding of whole ruminal solids without microbial detachment and acid guanidinium - phenol - chloroform extraction combined with column purification. Yields of total RNA were as high as 150 µg per g of fresh ruminal content. The typical large subunit/small subunit rRNA ratio ranged from 1.8 to 2.0 with an RNA integrity number (Agilent Technologies) greater than 8.5. By eliminating the detachment step, the resulting RNA was more representative of the complete ecosystem. Our improved method removed a major barrier limiting analysis of rumen microbial function from a gene expression perspective. The polyA-tailed eukaryotic mRNAs obtained have successfully been applied to next-generation sequencing, and metatranscriptomic analysis of the solid fraction of rumen contents revealed abundant sequences related to rumen fungi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».