Comparative Different DNA Isolation Protocols from Ziziphus spina-christi (L.) Leaves through RAPD and ISSR Markers
Notice bibliographique
Résumé
Genomic analysis of plants relies on high quantity and quality of pure DNA. Extraction and purification of DNA from woody and medicinal plants, such as fruit trees present a great challenge due to accumulation of a large amount of co-purify with DNA, including polysaccharides, polyphenols and proteins. Therefore, it is necessary to optimize the extraction protocols to reduce these compounds to the lowest level. A study was conducted to compare six DNA extraction and precipitation methods for genomic analysis in Ziziphus spina-christi (L.) plant tissues. The results showed significant differences in DNA contents among the six methods. Quantity and quality of extracted genomic DNAs were compared by employing the spectrophotometer, Nano-Drop, agarose gel electrophoresis, digestion by restriction enzymes and polymerase chain reaction (PCR) methods and molecular marker such as RAPD and ISSR. The method of Vroh Bi et al., provided the best results (208.89 ng/μL) in terms of quantity and quality of DNA, and Doyle and Doyle method as second method for leaves sample were chosen. According to the results, the method of Bi et al. is recommended for DNA extraction from plant tissues having high level of polysaccharides and phenol compounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».