Systematic Recovery and Analysis of Full-ORF Human cDNA Clones
Notice bibliographique
Résumé
The Mammalian Gene Collection (MGC) consortium (http://mgc.nci.nih.gov) seeks to establish publicly available collections of full-ORF cDNAs for several organisms of significance to biomedical research, including human. To date over 15,200 human cDNA clones containing full-length open reading frames (ORFs) have been identified via systematic expressed sequence tag (EST) analysis of a diverse set of cDNA libraries; however, further systematic EST analysis is no longer an efficient method for identifying new cDNAs. As part of our involvement in the MGC program, we have developed a scalable method for targeted recovery of cDNA clones to facilitate recovery of genes absent from the MGC collection. First, cDNA is synthesized from various RNAs, followed by polymerase chain reaction (PCR) amplification of transcripts in 96-well plates using gene-specific primer pairs flanking the ORFs. Amplicons are cloned into a sequencing vector, and full-length sequences are obtained. Sequences are processed and assembled using Phred and Phrap, and analyzed using Consed and a number of bioinformatics methods we have developed. Sequences are compared with the Reference Sequence (RefSeq) database, and validation of sequence discrepancies is attempted using other sequence databases including dbEST and dbSNP. Clones with identical sequence to RefSeq or containing only validated changes will become part of the MGC human gene collection. Clones containing novel splice variants or polymorphisms have also been identified. Our approach to clone recovery, applied at large scale, has the potential to recover many and possibly most of the genes absent from the MGC collection.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».