Notice bibliographique
Résumé
The use of DNA microarrays has gained wider acceptance as a standard tool for molecular biology studies over the past decade. In particular, biomedical studies embraced this technology as soon as arrays were produced for the common laboratory species. Slower to develop, however, has been the use of microarray screening with non-standard animal models, even though these species present fascinating physiological phenomena for study. The very high cost and huge amount of work involved in developing and producing a DNA array or microarray for a new species is prohibitive for most researchers working in comparative biology. The alternative is to explore the use of heterologous array hybridization, screening for stress-induced gene expression in one species using an array developed for another species. This chapter provides a comprehensive review of the current literature on heterologous DNA array hybridization and explores the factors that must be taken into account when performing heterologous microarray analysis on nonstandard species. Changes in methodology (e.g. hybridization conditions, stringency of washing) to optimize the percent cross reaction, the potential for false positives and false negatives to occur, and techniques for downstream analysis and confirmation of array data are all discussed. Examples of cross-hybridization using human microarrays are discussed using phylogenetically diverse species ranging from ground squirrels to frogs to snails. As with any new technology, the willingness to grasp cross-species analysis has been slow but the future looks bright for heterologous DNA hybridization and microarray analysis now that the initial hurdles have been overcome.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,010 |
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 ».