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Enregistrement W1963982044 · doi:10.1080/02648725.2014.921501

Advances and applications of molecular cloning in clinical microbiology

2014· review· en· W1963982044 sur OpenAlexaff
Kamal Sharma, Ajay Kumar Mishra, Vikram Mehraj, G Duraisamy

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Genetic Engineering Reviews · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecombinant DNAVirologyBiologyContext (archaeology)Molecular cloningMicrobiologyComputational biologyGeneGeneticsComplementary DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular cloning is based on isolation of a DNA sequence of interest to obtain multiple copies of it in vitro. Application of this technique has become an increasingly important tool in clinical microbiology due to its simplicity, cost effectiveness, rapidity, and reliability. This review entails the recent advances in molecular cloning and its application in the clinical microbiology in the context of polymicrobial infections, recombinant antigens, recombinant vaccines, diagnostic probes, antimicrobial peptides, and recombinant cytokines. Culture-based methods in polymicrobial infection have many limitation, which has been overcome by cloning techniques and provide gold standard technique. Recombinant antigens produced by cloning technique are now being used for screening of HIV, HCV, HBV, CMV, Treponema pallidum, and other clinical infectious agents. Recombinant vaccines for hepatitis B, cholera, influenza A, and other diseases also use recombinant antigens which have replaced the use of live vaccines and thus reduce the risk for adverse effects. Gene probes developed by gene cloning have many applications including in early diagnosis of hereditary diseases, forensic investigations, and routine diagnosis. Industrial application of this technology produces new antibiotics in the form of antimicrobial peptides and recombinant cytokines that can be used as therapeutic agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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