Quantitative predictions for DNA two‐dimensional display according to size and nucleotide sequence composition
Notice bibliographique
Résumé
2-D DNA display is a simple separation method that provides a fast and economical way of visualizing polymorphism and comparing genomes. The DNA fragments are separated first according to their size by standard gel electrophoresis and then according to their sequence composition using denaturing gradient gel electrophoresis. First developed by Fischer and Lerman (Cell 1979, 16, 191-200), this method has recently been used to distinguish strains within a bacterial species. The genomic restriction fragments are displayed as spots on a 2-D surface. Although most of the relevant physical mechanisms are understood, this technique is mostly empirical and remains essentially qualitative. In view of optimizing this procedure, we combine our understanding of the different physical mechanisms at play to develop a complete numerical model to predict the relative coordinates of the spots as a function of the corresponding DNA sequence and of the experimental conditions. We experimentally validate our model by predicting the outcome of a 2-D display of the lambda phage genome. It thus becomes possible to optimize in silico the experimental parameters, to predict whether specific mutations as well as yet undescribed genetic polymorphisms can be resolved, and to assist in interpreting the experimental data.
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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 | 0,001 | 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 ».