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Enregistrement W2133766236 · doi:10.1373/clinchem.2004.035071

Analytical Validation of the Tag-It High-Throughput Microsphere-Based Universal Array Genotyping Platform: Application to the Multiplex Detection of a Panel of Thrombophilia-Associated Single-Nucleotide Polymorphisms

2004· article· en· W2133766236 sur OpenAlexaff
Susan Bortolin, Margot H. Black, Hemanshu Modi, Ihor Boszko, Daniel Kobler, Dan Fieldhouse, Eve Lopes, Jean‐Michel Lacroix, Rebecca Grimwood, Philip Wells, Richard Janeczko, Roman L. Zastawny

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexGenotypingSNP genotypingSingle-nucleotide polymorphismMolecular Inversion ProbeSNPGenotypeGeneticsPrimer (cosmetics)Multiplex polymerase chain reactionComputational biologyBiologyPolymerase chain reactionGeneChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We have developed a novel, microsphere-based universal array platform referred to as the Tag-It platform. This platform is suitable for high-throughput clinical genotyping applications and was used for multiplex analysis of a panel of thrombophilia-associated single-nucleotide polymorphisms (SNPs). METHODS: Genomic DNA from 132 patients was amplified by multiplex PCR using 6 primer sets, followed by multiplex allele-specific primer extension using 12 universally tagged genotyping primers. The products were then sorted on the Tag-It array and detected by use of the Luminex xMAP system. Genotypes were also determined by sequencing. RESULTS: Empirical validation of the universal array showed that the highest nonspecific signal was 3.7% of the specific signal. Patient genotypes showed 100% concordance with direct DNA sequencing data for 736 SNP determinations. CONCLUSIONS: The Tag-It microsphere-based universal array platform is a highly accurate, multiplexed, high-throughput SNP-detection platform.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations68
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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