Typing and Subtyping Influenza Virus Using DNA Microarrays and Multiplex Reverse Transcriptase PCR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A model DNA microarray has been prepared and shown to facilitate typing and subtyping of human influenza A and B viruses. Reverse transcriptase PCR was used to prepare cDNAs encoding approximately 500-bp influenza virus gene fragments, which were then cloned, sequenced, reamplified, and spotted to form a glass-bound microarray. These target DNAs included multiple fragments of the hemagglutinin, neuraminidase, and matrix protein genes. Cy3- or Cy5-labeled fluorescent probes were then hybridized to these target DNAs, and the arrays were scanned to determine the probe binding site(s). The hybridization pattern agreed perfectly with the known grid location of each target, and the signal-to-background ratio varied from 5 to 30. No cross-hybridization could be detected beyond that expected from the limited degree of sequence overlap between different probes and targets. At least 100 to 150 bp of homology was required for hybridization under the conditions used in this study. Combinations of Cy3- and Cy5-labeled DNAs can also be hybridized to the same chip, permitting further differentiation of amplified molecules in complex mixtures. In a more realistic test of the technology, several sets of multiplex PCR primers that collectively target influenza A and B virus strains were identified and were used to type and subtype several previously unsequenced influenza virus isolates. The results show that DNA microarray technology provides a useful supplement to PCR-based diagnostic methods.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle