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Enregistrement W2400353686 · doi:10.1385/1-59259-177-9:075

GC-Rich Template Amplification by Inverse PCR: DNA Polymerase and Solvent Effects

2003· article· en· W2400353686 sur OpenAlexaff
Alain Moreau, Da Shen Wang, Steve Forget, Colette Duez, Jean Dusart

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInverse polymerase chain reactionTemplateMultiple displacement amplificationPolymerase chain reactionDNA polymeraseDNAPolymeraseRecombinant DNAPrimer dimerBiologyMolecular biologyApplications of PCRPlasmidComputational biologyChemistryGeneGeneticsMultiplex polymerase chain reactionDNA extractionMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amplification of GC-rich templates by any PCR method is usually a difficult task and despite the development of modified methods and conditions, this type of amplification still remains a specific case approach. Problems usually observed with GC-rich DNA are constraint of template amplification by stable secondary structures that stall or reduce the DNA polymerase progress, and the presence of secondary annealing sites giving rise to nonspecific amplified bands. This latter point is not exclusive to GC-rich templates but is frequently encountered in other types of templates. In order to design a more general method for GC-rich templates, different DNA polymerases were compared in combination with different organic solvents with the purpose of abolishing stable secondary structures (). Our attention focused on the inverse polymerase chain reaction (iPCR) used to perform site-directed mutagenesis ( ). This very attractive method req⪚res a single pair of primers and involves the amplification of the whole recombinant plasmid, a difficult step with high GC-content DNA. Inverse PCR also proves useful in cloning missing parts of genes by using a self-ligated genomic DNA fragment as template.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,519

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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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