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Enregistrement W2017799823 · doi:10.1002/elps.200405957

An integrated method for mutation detection using on‐chip sample preparation, single‐stranded conformation polymorphism, and heteroduplex analysis

2004· article· en· W2017799823 sur OpenAlexaff
Golnaz Vahedi, Karan Kaler, C. Backhouse

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeteroduplexSingle-strand conformation polymorphismDNAMolecular biologyGenotypingPolymerase chain reactionMutationBiologyGeneticsGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work integrates rapid techniques for mutation detection by producing single-stranded DNA and (renatured) double-stranded DNA on-chip, labeling these with fluorescent DNA stains and then performing two complementary methods of mutation detection-single stranded conformation polymorphism (SSCP) analysis and heteroduplex analysis (HA). This involves the denaturation of double-stranded polymerase chain reaction (PCR) product into single-stranded DNA, the mutation analysis of the single-stranded DNA by SSCP and the rehybridized double-stranded DNA by HA. These steps were performed entirely on-chip within several minutes of operation. The combination of these two mutation detection methods on-chip provides a highly sensitive method of mutation detection for either genotyping or screening. Many mutation analysis methods rely upon fluorescently labeled samples from a PCR with fluorescently labeled primers. By labeling on-chip we not only attain improved signal strength, but the method is considerably more versatile. Although we used PCR products in this work, this method could be used to analyze DNA from any source. We believe that this combination of several procedures on a single chip represents a significant step in the development of higher levels of integration upon microfluidic devices.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations26
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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