Optimal conditions to use Pfu exo- DNA polymerase for highly efficient ligation-mediated polymerase chain reaction protocols
Notice bibliographique
Résumé
Ligation-Mediated Polymerase Chain Reaction (LMPCR) is the most sensitive sequencing technique available to map single-stranded DNA breaks at the nucleotide level of resolution using genomic DNA. LMPCR has been adapted to map DNA damage and reveal DNA-protein interactions inside living cells. However, the sequence context (GC content), the global break frequency and the current combination of DNA polymerases used in LMPCR affect the quality of the results. In this study, we developed and optimized an LMPCR protocol adapted for Pyrococcus furiosus exo(-) DNA polymerase (Pfu exo(-)). The relative efficiency of Pfu exo(-) was compared to T7-modified DNA polymerase (Sequenase 2.0) at the primer extension step and to Thermus aquaticus DNA polymerase (Taq) at the PCR amplification step of LMPCR. At all break frequencies tested, Pfu exo(-) proved to be more efficient than Sequenase 2.0. During both primer extension and PCR amplification steps, the ratio of DNA molecules per unit of DNA polymerase was the main determinant of the efficiency of Pfu exo(-), while the efficiency of Taq was less affected by this ratio. Substitution of NaCl for KCl in the PCR reaction buffer of Taq strikingly improved the efficiency of the DNA polymerase. Pfu exo(-) was clearly more efficient than Taq to specifically amplify extremely GC-rich genomic DNA sequences. Our results show that a combination of Pfu exo(-) at the primer extension step and Taq at the PCR amplification step is ideal for in vivo DNA analysis and DNA damage mapping using LMPCR.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,018 |
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 ».