MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2032598510 · doi:10.3126/narj.v8i0.11563

Optimization of PCR Conditions for DNA Amplification of Common Buckwheat Using EST Primers

2014· article· en· W2032598510 sur OpenAlexaboutno aff
Bal Krishna Joshi, Kazutoshi Okuno, Ryo Ohsawa, Takashi Hara

Notice bibliographique

RevueNepal Agriculture Research Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed and Plant Biochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimer (cosmetics)BiologyPolymerase chain reactionDNATransferabilityMolecular biologyPrimer dimerGeneticsChemistryMultiplex polymerase chain reactionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under optimal conditions the PCR reaction is very efficient; microgram quantities may be synthesized from a single molecule of substrate DNA. DNA of four lines of common buckwheat (Kyusu, Canada, Miyazaki and Botansoba) was used to optimize PCR reaction and cycling program of 26 primers for DNA amplification of common buckwheat. Annealing temperature (Ta), PCR cycle number and MgCl2 concentration were considered optimum if the single clear band was observed. Of the 26 primers Ta of only 10 primers could be optimized. Three primer pairs performed best at Ta of 54°C. The optimum concentration of MgCl2 was found to be 1.5mM for all primer pairs. Similarly the number of PCR cycles was found to be 40 for all 10 primer pairs except for primer pair 57. Optimized PCR conditions were used for subsequent studies such as transferability of EST primers to other Fagopyrum species and construction of linkage map.Nepal Agric. Res. J. Vol. 8, 2007, pp. 1-6DOI: http://dx.doi.org/10.3126/narj.v8i0.11563

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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,271

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNepal Agriculture Research JournalMême sujetSeed and Plant BiochemistryTravaux en français237 207