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Enregistrement W2107054173 · doi:10.1046/j.1462-2920.2001.00205.x

Use of differential fluorescence induction and optical trapping to isolate environmentally induced genes

2001· article· en· W2107054173 sur OpenAlexaff
David Allaway, Neil A. Schofield, Mary E. Leonard, Liliana Gilardoni, Turlough M. Finan, Philip S. Poole

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilRoyal SocietyLeverhulme Trust
Mots-clésBiologyGreen fluorescent proteinGeneBacterial artificial chromosomePlasmidHomology (biology)BacteriaFluorescence microscopeFluorescenceGene expressionMolecular biologyGeneticsGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The techniques of differential fluorescence induction (DFI) and optical trapping (OT) have been combined to allow the identification of environmentally induced genes in single bacterial cells. Designated DFI-OT, this technique allows the in situ isolation of genes driving the expression of green fluorescent protein (Gfp) using temporal and spatial criteria. A series of plasmid-based promoter probe vectors (pOT) was developed for the construction of random genomic libraries that are linked to gfpUV or egfp. Bacteria that do not express Gfp on laboratory medium (i.e. non-fluorescent) were inoculated into the environment, and induced genes were detected with a combined fluorescence/optical trapping microscope. Using this selection strategy, rhizosphere-induced genes with homology to thiamine pyrophosphorylase (thiE) and cyclic glucan synthase (ndvB) were isolated. Other genes were expressed late in the stationary phase or as a consequence of surface-dependent growth, including fixND and metX, and a putative ABC transporter of putrescine. This strategy provides a unique ability to combine spatial, temporal and physical information to identify environmental regulation of bacterial gene expression.

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations87
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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