Effect of Source of DNA on the Quantitative Analysis of Genetically Engineered Traits Using Digital PCR and Real-Time PCR
Notice bibliographique
Résumé
Seven commercially available DNA extraction kits were compared with a cetyltrimethylammonium bromide (CTAB) method to determine the suitability of the extracted DNA for RainDrop digital PCR (dPCR) and real-time PCR (RT-PCR) quantification of OXY235 canola, FP967 flax, and DP305423 soybean (spiked at the 0.1% level). For the kits, the highest amount of DNA extracted from a 0.2 g sample was obtained using OmniPrep for Plant for flax and DNeasy mericon Food for canola and soybean. For canola, DNA extracted with the Fast ID Genomic DNA Extraction Kit, FastDNA Spin Kit, GM Quicker 2, NucleoSpin Food, and DNeasy mericon Food was suitable for dPCR and RT-PCR. For flax, DNA extracted with Fast ID, FastDNA Spin Kit, OmniPrep for Plant, and NucleoSpin Food was suitable for RT-PCR. However, only Fast ID yielded DNA suitable for dPCR. For soybean, DNA extracted with five and six of the seven DNA extraction kits was suitable for dPCR and RT-PCR, respectively. Overall, Fast ID provided reliable results regardless of species or analysis method used. Canola, flax, and soybean DNA extracted with the CTAB method and then purified were suitable for both dPCR and RT-PCR. This is the first report showing the effect of different DNA extraction methods on the absolute quantification of genetically engineered traits using dPCR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».