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Enregistrement W2410344683 · doi:10.1385/1-59259-741-6:049

cDNA Subtraction and Cloning in the Field of Trophoblast/Placental Development

2004· article· en· W2410344683 sur OpenAlexaff
Myriam Hemberger

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuppression subtractive hybridizationComplementary DNABiologyCloning (programming)cDNA libraryMolecular biologyGeneGeneticsComputational biologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

cDNA subtractive hybridization is a very powerful method to compare gene expression profiles between two cell or tissue samples of interest. The sample in which differentially expressed transcripts are to be found is usually referred to as “tester,” whereas the reference sample is called “driver.” A cDNA subtraction experiment should always be performed in both directions, with each sample serving as the tester and the driver in separate reactions. The general requirements to perform a cDNA subtraction and cloning procedure encompass the isolation of total RNA or mRNA from the specimens of interest, followed by reverse transcription of the mRNA into cDNA. The concept of cDNA subtraction is based on the hybridization of reverse-transcribed mRNAs present in both experimental samples. These sequences can form double-stranded hybrids that are then removed from the reaction. Only cDNAs from the tester population that remain single-stranded are further amplified, thus representing the pool of differentially expressed genes. This pool enriched for differentially expressed sequences can easily be cloned to generate a subtraction library. The analysis of subtraction efficiency is a crucial step after the procedure in order to rely on the results obtained. The subtractive hybridization is very valuable to achieve insights into genes differentially regulated between two samples of interest. Importantly, however, the generated cDNA pools enriched for genes overexpressed in either of the two tissue or cell specimens are also excellent probes for array hybridization applications—timely methods to identify gene expression changes on a large scale. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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