Technical note: Comparative analyses of the quality and yield of genomic DNA from invasive and noninvasive, automated and manual extraction methods
Notice bibliographique
Résumé
Several new automated methods have recently become available for high-throughput DNA extraction, including the Maxwell 16 System (Promega UK, Southampton, UK). The purpose of this report is to compare automated with manual DNA extraction methods, and invasive with noninvasive sample collection methods, in terms of DNA yield and quality. Milk, blood, and nasal swab samples were taken from 10 cows for DNA extraction. Nasal swabs were also taken from 10 calves and semen samples from 15 bulls for comparative purposes. The Performagene Livestock (DNA Genotek, Kanata, Ontario, Canada) method was compared with similar samples taken from the same animal using manual extraction methods. All samples were analyzed using both the Qubit Quantification Platform (Invitrogen Ltd., Paisley, UK) and NanoDrop spectrophotometer (NanoDrop Technologies, Inc., Wilmington, DE) to accurately assess DNA quality and quantity. In general, the automated Maxwell 16 System performed best, consistently yielding high quantity and quality DNA across the sample range tested. Average yields of 28.7, 10.3, and 19.2 μg of DNA were obtained from 450 μL of blood, 400 μL of milk, and a single straw of semen, respectively. The quality of DNA obtained from buffy coat and from semen was significantly higher with the automated method than with the manual methods (260/280 ratio of 1.9 and 1.8, respectively). Centrifugation of whole blood facilitated the concentration of leukocytes in the buffy coat, which significantly increased DNA yield after manual extraction. The Performagene method also yielded 18.4 and 49.8 μg of high quality (260/280 ratio of 1.8) DNA from the cow and calf nasal samples, respectively. These results show the advantages of noninvasive sample collection and automated methods for high-throughput extraction and biobanking of high quality DNA.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».