Characterizing multiple exogenous and endogenous small RNA populations in parallel with subfemtomolar sensitivity using a streptavidin gel-shift assay
Notice bibliographique
Résumé
Here we present a simple and inexpensive gel-shift assay for the detection and quantification of small RNAs. The assay is at least 5-10 times more sensitive than a conventional Northern, and is highly scalable. Total RNA is first size purified to enrich the desired size range, phosphatase treated, and then radiolabeled to high specific activity using polynucleotide kinase. The resulting RNA stock is then hybridized to an excess of biotinylated DNA probe oligonucleotide, prior to mixing with streptavidin and loading on a native gel. The amount of supershifted material was proportional to the amount of labeled target RNA in the sample. We applied this method to verify sequencing data originally obtained from a four-point comparison study on the effect of endogenous expression of HC-Pro on Y-satellite/cucumber mosaic virus infection in tobacco plants. The results of the streptavidin gel-shift assay were consistent with the concentrations of small RNA infected plants inferred by our original cloning data, and rapidly provided information about the relative concentration of a number of viral and endogenous small RNAs. Further straightforward improvements to this simple methodology might be expected to improve the methods sensitivity by as much as another 10-fold.
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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 | 0,000 | 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 ».