MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2097813014 · doi:10.1177/104063870001200405

Representational Differential Analysis Detects Amplification of Satellite Sequences in Postweaning Multisystemic Wasting Syndrome of Pigs

2000· article· en· W2097813014 sur OpenAlexaff
Ana Bratanich, John A. Ellis, A. Blanchetot

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Diagnostic Investigation · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEthidium bromideHomology (biology)Agarose gel electrophoresisSuppression subtractive hybridizationVirologygenomic DNAclone (Java method)Sequence analysisDNA sequencingMolecular biologyGeneticsGeneDNAPeptide sequence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Representational difference analysis (RDA) was used as a molecular approach to identify unique sequences associated with postweaning multisystemic wasting syndrome (PMWS) in pigs. Three rounds of subtractive hybridization and amplification between driver DNA extracted from normal pigs and tester DNA from PMWS-affected animals were performed. The final product corresponding to sequences associated with PMWS in pigs was analyzed using agarose gel electrophoresis, and 9 fragments were visualized after staining with ethidium bromide. Eight recombinants were successively cloned and sequenced, and the results were then compared with existing databases. Most of the PMWS clones isolated were satellite sequences from pig centrometric regions and 1 was a microsatellite sequence. One clone represented a microsatellite sequence, and 2 clones showed no homology with any gene found in the databases. The sequence comparison data did not reveal any homology with an infectious agent such as a virus or a bacterium. In the present experimental setting, it was concluded that PMWS in pigs triggers molecular changes such as an amplification of genomic regions containing repeated sequences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Veterinary Diagnostic InvestigationMême sujetAnimal Virus Infections StudiesTravaux en français237 207