MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891365730 · doi:10.2144/btn-2018-0073

Analysis of rRNA Synthesis using Quantitative Transcription Run-on (qTRO) in Yeast

2018· article· en· W2891365730 sur OpenAlexfundno aff
Michał Koper, Seweryn Mroczek

Notice bibliographique

RevueBioTechniques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Life and Environmental Sciences, Deakin UniversityUniwersytet WarszawskiNarodowym Centrum NaukiUniversität ZürichInstitute of GeneticsDeakin UniversityWellcome Trust
Mots-clésTranscription (linguistics)BiologyRibosomal RNAOligonucleotideRNA polymerase IIRNARNA polymerase ISaccharomyces cerevisiaeRNA polymeraseComputational biologyMolecular biologyGeneGeneticsGene expressionPromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparative transcriptional analyses require appropriate and precise normalization. Here we describe a modified transcription run-on (TRO) method, named quantitative TRO (qTRO), that allows quantification of nascent transcription activity. The most critical improvement it introduces is a new standardization method for RNA isolation and hybridization steps, enabling transcription activity quantification and comparative biological analysis. We used this technique with chromatin immunoprecipitation to investigate RNA polymerase I (RNAPI) transcription activity and its rDNA gene profiles in Saccharomyces cerevisiae. We designed a set of new oligonucleotide probes complementary to nascent ribosomal RNA (rRNA) transcripts and standardized their hybridization strength. The qTRO method could be successfully implemented to study RNAPI transcription in response to oxidative stress and in two mutant strains with impaired rRNA synthesis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioTechniquesMême sujetRNA and protein synthesis mechanismsTravaux en français237 207