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Enregistrement W2915565085 · doi:10.21769/bioprotoc.3171

Rapid Multiplexed Reduced Representation Bisulfite Sequencing Library Prep (rRRBS)

2019· article· en· W2915565085 sur OpenAlexafffund
Lisa‐Marie Legault, Donovan Chan, Serge McGraw

Notice bibliographique

RevueBIO-PROTOCOL · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBisulfite sequencingMultiple displacement amplificationBisulfiteComputational biologyDNA methylationBiologyEpigeneticsDigital polymerase chain reactionDNA sequencingPolymerase chain reactionMolecular biologyDNAGeneticsDNA extractionGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA methylation is a common mechanism of epigenetic regulation involved in transcriptional modulation and genome stability. With the evolution of next-generation sequencing technologies, establishing quantitative genome-wide DNA methylation profiles is becoming routine in many laboratories. However, many of these approaches take several days to accomplish and use subjective PCR methods to amplify sequencing libraries, which can induce amplification bias. Here we propose a rapid Reduced Representation Bisulfite Sequencing (rRRBS) protocol to minimize PCR amplification bias and reduce total time of multiplexed library construction. In this modified approach, the precise quantification of the final library amplification step is accomplished and monitored by qPCR, instead of using standard PCR and gel electrophoresis, to determine the appropriate number of cycles to perform. The main advantages of this rRRBS method are: i) Reduced amount of amplification enzyme used for library prep, ii) Reduced number of PCR cycles resulting in less PCR amplification bias, and iii) Preparation of quality multiplexed rRRBS libraries in only ~2 days.

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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,747

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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