A study of comparability in amplified fragment length polymorphism profiling using a simple model system
Notice bibliographique
Résumé
A simple amplified fragment length polymorphism (AFLP) model, using the bacteriophage lambda genome, was developed to test the reproducibility of this technique in an international comparative study. Using either non-selective or selective primers, nine fragments or subsets of two or three fragments, respectively, were predicted using in silico software. Under optimized conditions, all predicted fragments were experimentally generated. The reproducibility of the AFLP model was tested by submitting both "unknown" DNA template that had been restricted and ligated with AFLP linkers (R/L mixture) and corresponding primer pairs to nine laboratories participating in the study. Participants completed the final PCR step and then used either slab gel electrophoresis or CE to detect the AFLP fragments. The predicted fragments were identified by the majority of participants with size estimates consistently up to 3 base pair (bp) larger for slab gel electrophoresis than for CE. Shadow fragments, 3 bp larger than the predicted fragments, were often observed by study participants and organizers. The nine AFLP fragments exhibited relative intensities ranging from less than 3% to 22% and, apart from the two weakest fragments, with a % CV of 16 to 25. Fragments containing the highest guanine-cytosine (GC) content of 50-56% showed the greatest stability in the AFLP profiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».