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Enregistrement W2960706662 · doi:10.1038/s41434-019-0091-6

A next-generation sequencing method for gene doping detection that distinguishes low levels of plasmid DNA against a background of genomic DNA

2019· article· en· W2960706662 sur OpenAlex
Eddy N. de Boer, Petra E. van der Wouden, Lennart Johansson, Cleo C. van Diemen, Hidde J. Haisma

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGene Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésBiologyPlasmidDNA sequencingDNAgenomic DNAGeneGeneticsSequencing by ligationComputational biologyDNA nanoball sequencingMolecular biologyGenomic libraryVirologyBase sequence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene doping confers health risks for athletes and is a threat to fair competition in sports. Therefore the anti-doping community has given attention on its detection. Previously published polymerase chain reaction-based methodologies for gene doping detection are targeting exon-exon junctions in the intron-less transgene. However, because these junctions are known, it would be relatively easy to evade detection by tampering with the copyDNA sequences. We have developed a targeted next-generation sequencing based assay for the detection of all exon-exon junctions of the potential doping genes, EPO, IGF1, IGF2, GH1, and GH2, which is resistant to tampering. Using this assay, all exon-exon junctions of copyDNA of doping genes could be detected with a sensitivity of 1296 copyDNA copies in 1000 ng of genomic DNA. In addition, promotor regions and plasmid-derived sequences are readily detectable in our sequence data. While we show the reliability of our method for a selection of genes, expanding the panel to detect other genes would be straightforward. As we were able to detect plasmid-derived sequences, we expect that genes with manipulated junctions, promotor regions, and plasmid or virus-derived sequences will also be readily detected.

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.

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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,722

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,254 · 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