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Enregistrement W2419265830 · doi:10.1007/978-1-59745-522-0_27

Profiling DNA Methylation from Small Amounts of Genomic DNA Starting Material: Efficient Sodium Bisulfite Conversion and Subsequent Whole-Genome Amplification

2008· article· en· W2419265830 sur OpenAlexaff
Jonathan Mill, Artūras Petronis

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSodium bisulfiteBisulfite sequencingDNA methylationBisulfiteMethylated DNA immunoprecipitationIllumina Methylation Assaygenomic DNADNAMolecular biologyBiologyPrimer (cosmetics)EpigenomicsMethylationComputational biologyChemistryGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

noindent Sodium bisulfite modification-based fine mapping of methylated cytosines represents the gold standard technique for DNA methylation studies. A major problem with this approach, however, is that it results in considerable DNA degradation, and large quantities of genomic DNA material are needed if numerous genomic regions are to be profiled. This chapter describes a method for profiling DNA methylation from small amounts of genomic-DNA starting material utilizing an efficient sodium bisulfite conversion method followed by whole-genome amplification (WGA). WGA is a useful method to overcome the problem of low initial amount of DNA and/or severe DNA degradation during conventional sodium bisulfite treatment in studies investigating DNA methylation. WGA is a relatively inexpensive process that can be optimized for high-throughput application and enables the thorough investigation of methylation at numerous genomic locations on samples for which DNA availability is low. Data from our lab has demonstrated that bisulfite-treated DNA amplified using WGA can be used for a range of downstream DNA methylation mapping procedures, including bisulfite-primer optimization, the sequencing of cloned PCR products, MS-SNuPE, and Pyrosequencing.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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