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Enregistrement W2015061781 · doi:10.1021/ac100537p

Making DNA Hybridization Assays in Capillary Electrophoresis Quantitative

2010· article· en· W2015061781 sur OpenAlexafffund
Svetlana M. Krylova, David W. Wegman, Sergey N. Krylov

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryCapillary electrophoresisDNAHybridization probeElectrophoretic mobility shift assayElectrophoresisMolecular probeDNA–DNA hybridizationDissociation (chemistry)Nucleic acid thermodynamicsBiophysicsMolecular biologyChromatographyBiochemistryGeneBase sequenceGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A single-stranded DNA-binding protein (SSB) has been recently proven to facilitate highly efficient separation of the excess hybridization probe from the probe-target hybrid in gel-free capillary electrophoresis. SSB added to the electrophoresis run buffer binds the single-stranded DNA probe but does not bind the double stranded DNA-DNA or DNA-RNA hybrid. As a result, SSB changes the electrophoretic mobility of the probe but does not affect the mobility of the hybrid. If the probe is labeled fluorescently, real-time sensitive detection can be facilitated. While the concept of SSB-mediated hybridization analysis has been proven in principle, the question of how to make such analysis quantitative without building a calibration curve remains open. Here, we propose a general approach for making SSB-mediated analysis quantitative. This approach takes into account such phenomena as (i) the potential influence of the probe-target hybridization and probe-SSB binding on the quantum yield of the fluorescent label and (ii) the potential dissociation of the hybrid by SSB. The proposed approach was used to study the quenching and the dissociation phenomena experimentally. We proved for the first time that SSB does not detectably dissociate the probe-target hybrid, which significantly simplifies the analysis.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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