AFEAP cloning: a precise and efficient method for large DNA sequence assembly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent development of DNA assembly technologies has spurred myriad advances in synthetic biology, but new tools are always required for complicated scenarios. Here, we have developed an alternative DNA assembly method named AFEAP cloning (Assembly of Fragment Ends After PCR), which allows scarless, modular, and reliable construction of biological pathways and circuits from basic genetic parts. METHODS: The AFEAP method requires two-round of PCRs followed by ligation of the sticky ends of DNA fragments. The first PCR yields linear DNA fragments and is followed by a second asymmetric (one primer) PCR and subsequent annealing that inserts overlapping overhangs at both sides of each DNA fragment. The overlapping overhangs of the neighboring DNA fragments annealed and the nick was sealed by T4 DNA ligase, followed by bacterial transformation to yield the desired plasmids. RESULTS: We characterized the capability and limitations of new developed AFEAP cloning and demonstrated its application to assemble DNA with varying scenarios. Under the optimized conditions, AFEAP cloning allows assembly of an 8 kb plasmid from 1-13 fragments with high accuracy (between 80 and 100%), and 8.0, 11.6, 19.6, 28, and 35.6 kb plasmids from five fragments at 91.67, 91.67, 88.33, 86.33, and 81.67% fidelity, respectively. AFEAP cloning also is capable to construct bacterial artificial chromosome (BAC, 200 kb) with a fidelity of 46.7%. CONCLUSIONS: AFEAP cloning provides a powerful, efficient, seamless, and sequence-independent DNA assembly tool for multiple fragments up to 13 and large DNA up to 200 kb that expands synthetic biologist's toolbox.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».