High-Throughput and Reliable Protocols for Animal MicroRNA Library Cloning
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs are short single-stranded RNA molecules (18-25 nucleotides). Because of their ability to silence gene expressions, they can be used to diagnose and treat tumors. Experimental construction of microRNA libraries was the most important step to identify microRNAs from animal tissues. Although there are many commercial kits with special protocols to construct microRNA libraries, this chapter provides the most reliable, high-throughput, and affordable protocols for microRNA library construction. The high-throughput capability of our protocols came from a double concentration (3 and 15%, thickness 1.5 mm) polyacrylamide gel electrophoresis (PAGE), which could directly extract microRNA-size RNAs from up to 400 μg total RNA (enough for two microRNA libraries). The reliability of our protocols was assured by a third PAGE, which selected PCR products of microRNA-size RNAs ligated with 5' and 3' linkers by a miRCat™ kit. Also, a MathCAD program was provided to automatically search short RNAs inserted between 5' and 3' linkers from thousands of sequencing text files.
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 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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,032 |
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 ».