Saliva as an alternative source of high yield canine genomic DNA for genotyping studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The domestic dog presents an attractive model system for the study of the genetic basis of disease. The development of resources such as the canine genome sequence and SNP genotyping platforms has allowed for the implementation of canine genetic studies. Successful implementation of such studies depends not only on the quality of individual DNA samples, but also on the number of samples obtained. The latter can be maximized using a non-invasive DNA collection method that can increase study participation. We compared the DNA yield and quality obtained from blood and buccal swabs to those obtained using a non-invasive saliva collection kit (Oragene *ANIMAL kit). We also assessed the success rate of PCR amplification and genotyping accuracy of DNA isolated using these collection methods. FINDINGS: Comparison of DNA yields from matched saliva, blood and buccal swab samples showed that yields from saliva were significantly higher than those from blood (p = 0.0198) or buccal swabs (p = 0.0008). Electrophoretic analysis revealed that blood and saliva produced higher quality DNA than buccal swabs. In addition, a 1.1-kb PCR fragment was successfully amplified using the paired DNA samples and genotyping by PCR-RFLP yielded identical results. CONCLUSION: We demonstrate that DNA yields from canine saliva are higher than those from blood or buccal swabs. The quality of DNA extracted from saliva is sufficient for successful amplification of a 1.1-kb fragment and for accurate SNP genotyping by PCR-RFLP. We conclude that saliva presents a non-invasive alternative source of high quantities of canine genomic DNA suitable for genotyping studies.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».