Protocol: A high-throughput DNA extraction system suitable for conifers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High throughput DNA isolation from plants is a major bottleneck for most studies requiring large sample sizes. A variety of protocols have been developed for DNA isolation from plants. However, many species, including conifers, have high contents of secondary metabolites that interfere with the extraction process or the subsequent analysis steps. Here, we describe a procedure for high-throughput DNA isolation from conifers. RESULTS: We have developed a high-throughput DNA extraction protocol for conifers using an automated liquid handler and modifying the Qiagen MagAttract Plant Kit protocol. The modifications involve change to the buffer system and improving the protocol so that it almost doubles the number of samples processed per kit, which significantly reduces the overall costs. We describe two versions of the protocol: one for medium-throughput (MTP) and another for high-throughput (HTP) DNA isolation. The HTP version works from start to end in the industry-standard 96-well format, while the MTP version provides higher DNA yields per sample processed. We have successfully used the protocol for DNA extraction and genotyping of thousands of individuals of several spruce and a pine species. CONCLUSION: A high-throughput system for DNA extraction from conifer needles and seeds has been developed and validated. The quality of the isolated DNA was comparable with that obtained from two commonly used methods: the silica-spin column and the classic CTAB protocol. Our protocol provides a fully automatable and cost effective solution for processing large numbers of conifer samples.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,039 |
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 ».