Rapid ID Technology (RIDT) in Plants: High-Speed DNA Fingerprinting in Grain Seeds for the Identification, Segregation, Purity, and Traceability of Varieties Using Labautomation Robotics
Notice bibliographique
Résumé
A rapid and inexpensive DNA diagnostic platform for fingerprinting Cdn. registered, wheat varieties has been developed. Two current, real-time applications being used in Canada include the determination of purity (% contamination) of grain shipments in rail cars and the monitoring of field plots that represent a midge varietal blend. The quantification of a sample is accomplished by fingerprinting single seeds and a sample having a mixture of varieties can be assayed. The Rapid ID Technology (RIDT) platform enables high-speed, high-throughput, robotic labautomation and low-cost single nucleotide polymorphism (SNP)-DNA fingerprinting in wheat. The inexpensive seed DNA extraction method, rapid PCR amplification, and miniaturization of the Invader assay for SNP scoring are all paramount for fingerprinting millions of single seeds per year in numerous rail cars/field plots at a low cost. The cost factor is the dominant concern in any fingerprinting program and the total cost for consumables for a single marker tested is estimated at less than $0.60 per seed. The RIDT platform can also segregate closely related cultivars, an important characteristic since many varieties have a common genetic background. The results “from seed to fingerprint data” at a central lab can then be transferred electronically to any location using a laboratory information management 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».