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Enregistrement W1968295305 · doi:10.1139/w10-121

Evaluation of a new fluorimetric DNA–DNA hybridization method

2011· article· en· W1968295305 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Loveland-Curtze, Vanya Miteva, Jean E. Brenchley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmes Research CenterAgricultural Research ServicePennsylvania State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésDNADNA–DNA hybridizationBiologySequencing by hybridizationChemistryGeneticsChromatographyDNA sequencingMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standardized procedures must be followed when characterizing, officially describing, and validly naming novel bacteria. For species descriptions, DNA-DNA hybridization still is needed for whole-genome comparisons between close relatives, but many established hybridization methods have drawbacks, such as requiring labeled or large amounts of DNA. We evaluated a new technique based on the spectrophotometric method in which renaturation rates are used for calculating the degree of binding, which estimates relatedness. In this new approach, DNA is denatured and reassociated in a real-time PCR thermal cycler and the process monitored fluorimetrically using SYBR Green I dye that selectively binds to double-stranded DNA. We investigated the effects of different parameters on the renaturation rates, such as the quantities of DNA and SYBR Green I used. Then using this technique, we calculated the percent binding for pairs of selected bacterial species representing different taxonomic groups and compared our results with published values. We demonstrated that the SYBR Green I method is useful for describing new species and as a screening tool to quickly identify the relatedness of uncharacterized isolates with similar 16S rRNA gene sequences.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,255 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations55
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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