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Enregistrement W2338839241 · doi:10.1002/bab.1498

Development of a degenerated TaqMan real‐time Q‐PCR for detection of bacteria‐free DNA in dialysis fluid

2016· article· en· W2338839241 sur OpenAlexaff
Massimiliano Bergallo, Elisa Loiacono, Giovanna Rizzo, Giuseppe Palladino, Alessandro Amore

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Applied Biochemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaqManDNAgenomic DNA16S ribosomal RNAEscherichia coliPolymerase chain reactionBacteriaMolecular biologyBiologyReal-time polymerase chain reactionRibosomal RNARibosomal DNAMicrobiologyChemistryGeneBiochemistryGeneticsPhylogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bacterial‐derived DNA fragments (BDNAs) have been shown to be present in a dialysis fluid, to pass through dialyzer membranes, and to induce interleukin 6 (IL‐6) in mononuclear cells. DNA fragments are thought to be derived from microorganisms inhabiting hemodialysis water and fluid. The primary aim of the present study was to develop two degenerated TaqMan real‐time quantitative‐PCR (Q‐PCR) for detection of a broad range of bacterial DNA that specifically detect 16S ribosomal DNA (rDNA) (862 and 241 bp) and evaluate the efficiency of the Bellco Selecta resin to capture the BDNAs in the dialysis fluid. For this purpose, we decided to compare measurements of unfragmented samples (9.8 × 105 Escherichia coli genome) with artificially fragmented DNA samples. We assessed two broad‐range real‐time PCR targeting bacterial 16S rRNA genes for detection of fragmented and unfragmented bacterial DNA in the dialytic fluid and demonstrated that Bellco Selecta resin is capable of retaining these types of bacterial DNA.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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