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Enregistrement W2037560118 · doi:10.1002/elps.200305718

Precision and accuracy in fluorescent short tandem repeat DNA typing: Assessment of benefits imparted by the use of allelic ladders with the AmpF<i>l</i>STR®Profiler Plus™ kit

2004· article· en· W2037560118 sur OpenAlexaff
Benoît Leclair, Chantal J. Frégeau, Kathy L. Bowen, Ron M. Fourney

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensRoyal Canadian Mounted Police
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenotypingMicrosatelliteTypingAlleleBiologyGeneticsPopulationGel electrophoresisMolecular biologyGenotypeGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Base-calling precision of short tandem repeat (STR) allelic bands on dynamic slab-gel electrophoresis systems was evaluated. Data was collected from over 6000 population database allele peaks generated from 468 population database samples amplified with the AmpF/STR Profiler Plus (PP) kit and electrophoresed on ABD 377 DNA sequencers. Precision was measured by way of standard deviations and was shown to be essentially the same, whether using fixed or floating bin genotyping. However, the allelic ladders have proven more sensitive to electrophoretic variations than database samples, which have caused some floating bins of D18S51 to shift on occasion. This observation prompted the investigation of polyacrylamide gel formulations in order to stabilize allelic ladder migration. The results demonstrate that, although alleles comprised in allelic ladders and questioned samples run on the same gel should migrate in an identical manner, this premise needs to be verified for any given electrophoresis platform and gel formulation. We show that the compilation of base-calling data is a very informative and useful tool for assessing the performance stability of dynamic gel electrophoresis systems, stability on which depends genotyping result quality.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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