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Enregistrement W1965404128 · doi:10.1021/ac049385k

High Resolution for Single-Strand Conformation Polymorphism Analysis by Capillary Electrophoresis

2004· article· en· W1965404128 sur OpenAlexaff
S. Ozawa, Kokichi Sugano, Tsuyoshi Sonehara, Shinichi Fukuzono, Akira Ichikawa, Noriko Fukayama, Mariko Taylor, Yuji Miyahara, Takashi Irie

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapillary electrophoresisSingle-strand conformation polymorphismChemistryChromatographyAutomationResolution (logic)Computational biologyHigh resolutionElectrophoresisBiochemistryComputer scienceArtificial intelligencePolymerase chain reactionGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the successful completion of the Human Genome Project, increasing concern is being directed toward the polymorphic aspect of the genome and its clinical relevance. A form of single-strand DNA-conformation polymorphism analysis (SSCP) employing nondenaturing slab-gel electrophoresis (SGE) is applicable to the genetic diagnosis of bladder cancer from urine samples. To bring this technique into routine clinical practice, the use of capillary electrophoresis (CE) is naturally favorable in terms of speed and automation. However, the resolving power of SSCP, a prerequisite basis for reliability required in diagnostics, remains as a challenge for CE systems. We thus focused on this topic and conducted studies on CE instruments equipped with a single capillary or an array of multiple capillaries, using the resolution (Rs) as a quantitative scale for the resolving power. Polymer concentration and buffer are shown to be the decisive parameters. High Rs values of >2.5 are achieved for representative SNPs markers under the optimized conditions, without sacrificing such intrinsic advantages of CE over SGE as the 10-fold quicker migration time and operation that is reproducible, continuous, and automatic. The strategies presented broaden the limits of CE in both the current and related applications.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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