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Enregistrement W2152474636 · doi:10.1002/elps.200500573

A theoretical study of the possible use of electroosmotic flow to extend the read length of DNA sequencing by end‐labeled free solution electrophoresis

2006· article· en· W2152474636 sur OpenAlexaff
Laurette C. McCormick, Gary W. Slater

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research Institute
Mots-clésElectrophoresisCapillary electrophoresisDNAChemistryFlow (mathematics)Free-flow electrophoresisLimitingMoleculeChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Biological systemChemical physicsPhysicsMechanicsGel electrophoresis of proteinsPolyacrylamide gel electrophoresisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

End-labeled free solution electrophoresis (ELFSE) provides a means of separating DNA with free-solution CE, eliminating the need for gels and polymer solutions which increase the run time and can be difficult to load into a capillary. In free-solution electrophoresis, DNA is normally free-draining and all fragments reach the detector at the same time, whereas ELFSE uses an uncharged label molecule attached to each DNA fragment in order to render the electrophoretic mobility size-dependent. With ELFSE, however, the larger molecules are not separated enough (limiting the read length in the case of ssDNA sequencing) while the smaller ones are overseparated; the larger ones are too fast while the shorter ones are too slow, which is the opposite of traditional gel-based methods. In this article, we show how an EOF could be used to overcome these problems and extend the DNA sequencing read length of ELFSE. This counterflow would allow the larger, previously unresolved molecules more time to separate and thereby increase the read length. Through our theoretical investigation, we predict that an EOF mobility of approximately the same magnitude as that of unlabeled DNA would provide the best results for the regime where all molecules move in the same direction. Even better resolution would be possible for smaller values of EOF which allow different directions of migration; however, the migration times then would become too large. The flow would need to be well controlled since the gain in read length decreases as the magnitude of the counterflow increases; an EOF mobility double that of unlabeled DNA would no longer increase the read length, although ELFSE would still benefit from a reduction in migration time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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