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Enregistrement W1984671066 · doi:10.4236/abc.2012.22017

SSINCC: Simple separation of interacting nucleoprotein complex components

2012· article· en· W1984671066 sur OpenAlexafffund
Roderick Slavcev, Nafiseh Nafissi, Tranum Kaur

Notice bibliographique

RevueAdvances in Biological Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Mots-clésNucleoproteinDNAComputational biologyBiologyPartition (number theory)BiophysicsChemistryGeneticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein-DNA binding assays have been used in a va-riety of applications from fundamental studies re-garding the binding process itself to serve as probes for the detection, quantification and separation of target analytes. Here we describe a novel method of analyzing and identifying intermolecular DNA interactions that allows for the simple separation of interacting nucleoprotein complex components (SSINCC), focusing specifically on DNA-DNA interactions using P1 plasmid active partition system nucleoprotein complexes as a model to demonstrate DNA sequence specificity and tolerance of composite factor complexity. Traditional and recent assays of protein-DNA interaction are summarized and compared with SSINC. Although SSINC is examined here employing P1 partition nucleoprotein complex as an example of DNA-DNA intermolecular association, universal applications of this methodology to nucleo-protein complex studies can be envisioned.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,311
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'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

Citations0
Publié2012
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