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Enregistrement W2117215895 · doi:10.1051/medsci/2004204465

De la conception du PRINS à son couronnement

2004· review· fr· W2117215895 sur OpenAlexaff
Kada Krabchi, Josée Lavoie, Philippe Coullin, Marc Bronsard, Franck Pellestor, Ju Yan, Régen Drouin

Notice bibliographique

Revuemédecine/sciences · 2004
Typereview
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensHôpital FleurimontCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrins reactionFluorescence in situ hybridizationFish <Actinopterygii>Computational biologyBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a non-isotopic molecular cytogenetic technique, the primed in situ (PRINS) labelling reaction represents a major technological progress achieved in the past decade. It has become a routine technique for the microscopic visualization of specific DNA sequences in cells and nuclei and constitutes a good alternative to the fluorescence in situ hybridization (FISH) procedure. Among the multiple advantages that characterize the PRINS technique, specificity, rapidity, reliability, reproducibility, and cost-effectiveness can be mentioned. PRINS can be in addition associated with other techniques like FISH, indirect immunofluorescence, and nick translation. The most recent developments show the great potential of this technique. Now PRINS can be used to study single-copy genes and, consequently, can be routinely used to investigate deletions associated with microdeletion syndromes. Therefore, the PRINS technique has the potential to become a widely used molecular cytogenetic tool in clinics and research. This short review presents how the PRINS technique contributed to further the understanding of biological phenomena and describes the different possibilities and applications of the PRINS method in several biological and clinical fields (pre-implantation testing, prenatal, constitutional and oncologic genetic diagnosis).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,309 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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