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Enregistrement W2944298841 · doi:10.1002/yea.3400

Integrating after CEN Excision (ICE) Plasmids: Combining the ease of yeast recombination cloning with the stability of genomic integration

2019· article· en· W2944298841 sur OpenAlexfundno aff
Matthew P. Flagg, Andy Kao, Randolph Y. Hampton

Notice bibliographique

RevueYeast · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthComputer Modelling Group
Mots-clésPlasmidBiologyCloning (programming)Cloning vectorMultiple cloning siteGeneticsSubcloningYeastComputational biologyFLP-FRT recombinationMolecular cloningRecombinationVector (molecular biology)GeneRecombinant DNAGenetic recombinationComputer scienceComplementary DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yeast recombination cloning is a straightforward and powerful method for recombining a plasmid backbone with a specific DNA fragment. However, the utility of yeast recombination cloning is limited by the requirement for the backbone to contain an CEN/ARS element, which allows for the recombined plasmids to propagate. Although yeast CEN/ARS plasmids are often suitable for further studies, we demonstrate here that they can vary considerably in copy number from cell to cell and from colony to colony. Variation in plasmid copy number can pose an unacceptable and often unacknowledged source of phenotypic variation. If expression levels are critical to experimentation, then constructs generated with yeast recombination cloning must be subcloned into integrating plasmids, a step that often abrogates the utility of recombination cloning. Accordingly, we have designed a vector that can be used for yeast recombination cloning but can be converted into the integrating version of the resulting vector without an additional subcloning. We call these "ICE" vectors, for "Integrating after CEN Excision." The ICE series was created by introducing a "rare-cutter" NotI-flanked CEN/ARS element into the multiple cloning sites of the pRS series yeast integration plasmids. Upon recovery from yeast, the CEN/ARS is excised by NotI digest and subsequently religated without need for purification or transfer to new conditions. Excision by this approach takes ~3 hr, allowing this refinement in the same time frame as standard recombination cloning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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