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Enregistrement W2079446230 · doi:10.1111/j.1574-6941.1997.tb00445.x

Evaluation of denaturing gradient gel electrophoresis in the detection of 16S rDNA sequence variation in rhizobia and methanotrophs

2006· article· en· W2079446230 sur OpenAlexaff
Tatiana Vallaeys, Edward Topp, Gerard Muyzer, Valérie Macheret, Gisèle Laguerre, Annabel Rigaud, Guy Soulas

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Ecology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTemperature gradient gel electrophoresis16S ribosomal RNARhizobiaGeneticsPolymerase chain reactionGel electrophoresisGeneBacteriaSymbiosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) technique to resolve 16S rDNA products generated from two different collections of bacteria using universal 16S primers was investigated. Alignments of 16S rDNA sequences of known species of rhizobia and methanotrophs were performed in order to determine the genetic variations within a 200 bp product obtained with PCR primers which amplify the 16S rRNA encoding genes from Eubacteria. Theoretical DNA melting curves were obtained with the Melt87 program and found to correlate with the ability to resolve fragments by DGGE. In the case of the rhizobia, the inability of DGGE analysis to resolve the PCR products from closely related species was in accordance with the low polymorphism observed amongst the sequences in the amplified area. In the case of the methanotrophs, the PCR products were surprisingly difficult to resolve given the high degree of sequence polymorphism of the amplified area in some distantly related species. The difference in sequence divergence within the two groups members allowed therefore to scale the resolution ability of the DGGE technique.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations151
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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