DNA extraction method selection for agricultural soil using TOPSIS multiple criteria decision-making model
Notice bibliographique
Résumé
There is an increased interest in the extraction of nucleic acids from various environmental samples since culture-independent molecular techniques contribute to deepen and broaden the understanding of a greater portion of uncultivable microorganisms. Due to difficulties to select the optimum DNA extraction method in view of downstream molecular analyses, this article presents a straightforward mathematical framework for comparing some of the most commonly used methods. Four commercial DNA extraction kits and two physical-chemical methods (bead-beating and freeze-thaw) were compared for the extraction of DNA under several quantitative DNA analysis criteria: yield of extraction, purity of extracted DNA (A260/280 and A260/230 ratios), degradation degree of DNA, easiness of PCR amplification, duration of extraction, and cost per extraction. From a practical point of view, it is unlikely that a single DNA extraction strategy can be optimum for all selected criteria. Hence, a systematic Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) was employed to compare the methods. The PowerSoil? DNA Isolation Kit was systematically defined as the best performing method for extracting DNA from soil samples. More specifically, for soil:manure and soil:manure:biochar mixtures, the PowerSoil?DNA Isolation Kit method performed best, while for neat soil samples its alternative version gained the first rank.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».