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Enregistrement W2019212493 · doi:10.1016/j.jala.2007.10.008

An Instrument for Automated Purification of Nucleic Acids from Contaminated Forensic Samples

2008· article· en· W2019212493 sur OpenAlexaff
David Broemeling, Joel Pel, Dylan Gunn, Laura Mai, Jason D. Thompson, Hiron Poon, Andre Marziali

Notice bibliographique

RevueJALA Journal of the Association for Laboratory Automation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensRoyal Canadian Mounted PoliceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research Institute
Mots-clésNucleic acidContaminationNucleic acid quantitationChromatographyChemistrySample preparationDenimEnvironmental chemistryMaterials scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forensic crime scene sample analysis, by its nature, often deals with samples in which there are low amounts of nucleic acids, on substrates that often lead to inhibition of subsequent enzymatic reactions such as PCR amplification for STR profiling. Common substrates include denim from blue jeans, which yields indigo dye as a PCR inhibitor, and soil, which yields humic substances as inhibitors. These inhibitors frequently co-extract with nucleic acids in standard column or bead-based preps, leading to frequent failure of STR profiling. We present a novel instrument for DNA purification of forensic samples that is capable of highly effective concentration of nucleic acids from soil particulates, fabric, and other complex samples including solid components. The novel concentration process, known as SCODA, is inherently selective for long charged polymers such as DNA, and therefore is able to effectively reject known contaminants. We present an automated sample preparation instrument based on this process, and preliminary results based on mock forensic samples.

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)0,001
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
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

Citations25
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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