Successful detection of foreign inserts in transgenic rice TT51‐1 (BT63) by RNA‐sequencing combined with PCR
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As event-specific sequence information for most unauthorised genetically modified organisms (GMOs) is currently still unavailable, detecting unauthorised GMOs remains challenging. Here, we used insect-resistant rice TT51-1 as an example to develop a novel approach via detecting GMOs by RNA-seq (sequencing) and PCR. RNA-seq of TT51-1 generated 4.8 million (M) 21-nt cDNA tags. Alignment to the Oryza sativa subsp. japonica reference genome revealed 24 098 unmapped tags. Foreign tags from the nopaline synthetic enzyme gene (NOS) terminator and insect-resistant genes were then identified by searching against the NCBI VecScreen and NT databases. RESULTS: To further isolate foreign DNA sequences, putative NOS terminator and insect-resistant gene tags were combined and used directly as primer pairs for long-range PCR, producing a 5016-bp fragment. The inserted DNA sequence of TT51-1 has been submitted to a database, and thus, similarity analysis using the database could identify a test sample. CONCLUSION: The novel approach has a great potential for application to the detection and identification of unauthorised GMOs in food and feed products. © 2016 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».