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Enregistrement W2366053290

Comparison of Both Preparation Methods of PCR Templates of Genomic DNA from Actinobaceteria

2013· article· en· W2366053290 sur OpenAlexaff
Niu Shi-qua

Notice bibliographique

RevueAnhui nongye kexue · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreptomycesBiologySporegenomic DNAPrimer (cosmetics)ChromatographyTemplateDNAChemistryMicrobiologyBacteriaBiochemistryGeneticsMaterials scienceOrganic chemistryNanotechnology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Objective]The aim was to compare the two preparation methods of PCR templates of genomic Dna from Actinobaceteria. [Method]16 strains of 8 genera separated and identified from saline soil of Langfang,Hexi,including Saccharothrix Ⅳ23-3-4,NocardioidesⅤ22-5-1,Promicromonospora Ⅸ5-4-3,Micromonospora Ⅱ23-4-1,Actinopolyspora Ⅳ8-2-5,Nocardiopsis Ⅱ8-4-3,Streptomonospora DA01305,Streptomyces golden groups DA03401,Streptomyces golden groups DA01408,Streptomyces blue groups DA09140,Streptomyces golden groups DA01308,Streptomyces ash,red and purple groups DA05213,Streptomyces blue groups DA11417,Streptomyces pink spore groups DA04401,Streptomyces ash,red and purple groups DA04402,Streptomyces ball spore groups DA04307。The liquid nitrogen grinding method and the TE boiling method was used to treat Actinobaceteria in order to explore the rapid preparation method of PCR template,and the PCR template was amplified of 16S rDNA,then PCR product was detected by electrophoresis. [Method]The results showed the two methods both got the clear objective band,while the TE boiling method simplified the PCR template preparation process of DNA from Actinobaceteria,so could be used to prepare the PCR template of high-throughput Actinobaceteria rapidly. [Conclusion] The study provides an effective method for repaid identification and systematic classification of large quantities of strains.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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