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Enregistrement W25432744 · doi:10.1016/b978-0-12-801122-5.00003-9

The impact of national systems of innovation on therapeutic cloning : a comparison between the UK and China in the clinical area of diabetes.

2008· dissertation· en· W25432744 sur OpenAlexfundno aff
Gail Newmarch

Notice bibliographique

RevueEurope PMC (PubMed Central) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of OxfordBritish Heart FoundationU.S. Department of Commerce
Mots-clésLegislationContext (archaeology)ChinaLegislatureStem cellPolitical scienceBiologyGeneticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common approaches for purification of RNAs synthesized in vitro by the T7 RNA polymerase often denature the RNA and produce RNAs with chemically heterogeneous 5'- and 3'-ends. Thus, native affinity purification strategies that incorporate 5' and 3' trimming technologies provide a solution to two main disadvantages that arise from standard approaches for RNA purification. This chapter describes procedures for nondenaturing affinity purification of in vitro transcribed RNA using a 3'-ARiBo tag, which yield RNAs with a homogeneous 3'-end. The applicability of the method to RNAs of different sequences, secondary structures, and sizes (29-614 nucleotides) is described, including suggestions for troubleshooting common problems. In addition, this chapter presents three complementary approaches to producing 5'-homogeneity of the affinity-purified RNA: (1) selection of the starting sequence; (2) Cse3 endoribonuclease cleavage of a 5'-CRISPR tag; or (3) self-cleavage of a 5'-hammerhead ribozyme tag. The additional steps to express and purify the Cse3 endonuclease are detailed. In light of recent results, the advantages and limitations of current approaches to achieve 5'-homogeneity of affinity-purified RNA are discussed, such that one can select a suitable strategy to purify the RNA of interest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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