MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2091243737 · doi:10.1371/journal.pone.0037353

Denaturing Gradient Gel Electrophoresis (DGGE) as a Powerful Novel Alternative for Differentiation of Epizootic ISA Virus Variants

2012· article· en· W2091243737 sur OpenAlexfundno aff
Marisela Carmona, Dagoberto Sepúlveda, Constanza Cárdenas, Luis Nilo, Sergio H. Marshall

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPontificia Universidad Católica de ValparaísoUniversity of Prince Edward IslandCorporación de Fomento de la Producción
Mots-clésTemperature gradient gel electrophoresisBiologyEpizooticGeneticsVirusRNAComputational biologyGenomeVirologyGene16S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infectious Salmon Anemia is a devastating disease critically affecting world-wide salmon production. Chile has been particularly stricken by this disease which in all cases has been directly related with its causative agent, a novel orthomyxovirus which presents specific and distinctive infective features. Among these, two molecular markers have been directly associated with pathogenicity in two of the eight RNA sub genomic coding units of the virus: an insertion hot spot region present in viral segment 5 and a Highly Polymorphic Region (HPR) located in viral segment 6. Here we report the successful adaptation of a PCR-dependent denaturing gel electrophoresis technique (DGGE), which enables differentiation of selected reported HPR epizootic variants detected in Chile. At the same time, the technique allows us to distinguish one nucleotide differences in sequences associated with the intriguing, and still not well-understood, insertion events which tend to occur on RNA Segment 5. Thus, the versatility of the technique opens new opportunities for improved understanding of the complex biology of all ISA variants as well as possible applications to other highly variable pathogens.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetAquaculture disease management and microbiota→Travaux en français237 207→