Polymerase Chain Reaction-Based Signature-Tagged Mutagenesis
Notice bibliographique
Résumé
The study of bacterial pathogenicity in vitro has identified many signals, at the molecular and cellular levels that affect expression of virulence and other factors in causing disease. Because these pathways are not necessarily reproduced in vitro, their implication and their regulation in pathogenesis in vivo remains circumstantial. Genomics-based technologies can now be used to study pathogenesis in vivo (1). Signature-tagged mutagenesis (STM) (2) is an elegant method, based on negative selection, to identify mutations in a gene, which is essential during the infection process. In STM, transposon (Tn) mutants are generated, and each unique cell clone is tagged with a specific DNA sequence (2). Compared to traditional pathogenicity assays, STM minimizes the number of animals to be utilized, and eliminates false-positive and false-negative results. The strategy of STM depends on tagged Tn mutants, defective in virulence, which cannot be maintained in vivo. Attenuated mutants are selected and retested to confirm attenuation; disrupted genes are cloned via the Tn marker, and the inactivated gene confirmed by DNA sequencing. Modifications of STM, allowing rapid and easy identification of attenuated mutants, have recently been described and called “polymerase chain reaction (PCR)based STM” (3).
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».