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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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 tête enseignante, 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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