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Enregistrement W2522746526 · doi:10.1007/s12274-016-1262-z

NanoHDA: A nanoparticle-assisted isothermal amplification technique for genotyping assays

2016· article· en· W2522746526 sur OpenAlexaff
Abootaleb Sedighi, Christopher Oberc, Vicki Whitehall, Paul C. H. Li

Notice bibliographique

RevueNano Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesQIMR Berghofer Medical Research Institute
Mots-clésRecombinase Polymerase AmplificationLoop-mediated isothermal amplificationAmpliconColloidal goldDNADenaturation (fissile materials)HelicaseMolecular biologyPolymerase chain reactionGenotypingMultiple displacement amplificationChemistryPrimer (cosmetics)NanoparticleBiophysicsNanotechnologyMaterials scienceGenotypeGeneBiologyBiochemistryDNA extractionRNANuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isothermal methods, such as helicase-dependent amplification (HDA), have an advantage over polymerase chain reaction for DNA amplification owing to their ease of operation. Here, we developed a new HDA method that is nanoparticle-assisted, termed nanoHDA. This method uses gold nanoparticles (AuNPs) to improve the sensitivity and specificity of the isothermal method. In HDA, the denaturation of DNA templates is mediated by helicases, but this method is limited by the low denaturation efficiency of helicases. In this report, AuNPs with preferential affinity for single-stranded DNA (ssDNA) were utilized to improve the denaturation efficiency of helicases. The same affinity property of nanoparticles can also enhance specificity by suppressing primer-dimer formation. This nanoHDA method was employed to genotype the KRAS gene in genomic DNA samples from colorectal cancer patients, as achieved by the hybridization of nanoHDA amplicons using the NanoBioArray chip.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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