A high density <i>COX1</i> barcode oligonucleotide array for identification and detection of species of <i>Penicillium</i> subgenus <i>Penicillium</i>
Notice bibliographique
Résumé
We developed a COX1 barcode oligonucleotide array based on 358 sequences, including 58 known and two new species of Penicillium subgenus Penicillium, and 12 allied species. The array was robotically spotted at near microarray density on membranes. Species and clade-specific oligonucleotides were selected using the computer programs SigOli and Array Designer. Robotic spotting allowed 768 spots with duplicate sets of perfect match and the corresponding mismatch and positive control oligonucleotides, to be printed on 2 × 6 cm(2) nylon membranes. The array was validated with hybridizations between the array and digoxigenin (DIG)-labelled COX1 polymerase chain reaction amplicons from 70 pure DNA samples, and directly from environmental samples (cheese and plants) without culturing. DNA hybridization conditions were optimized, but undesired cross-reactions were detected frequently, reflecting the relatively high sequence similarity of the COX1 gene among Penicillium species. Approximately 60% of the perfect match oligonucleotides were rejected because of low specificity and 76 delivered useful group-specific or species-specific reactions and could be used for detecting certain species of Penicillium in environmental samples. In practice, the presence of weak signals on arrays exposed to amplicons from environmental samples, which could have represented weak detections or weak cross reactions, made interpretation difficult for over half of the oligonucleotides. DNA regions with very few single nucleotide polymorphisms or lacking insertions/deletions among closely related species are not ideal for oligonucleotide-based diagnostics, and supplementing the COX1-based array with oligonucleotides derived from additional genes would result in a more robust hierarchical identification system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».