PCR procedures to amplify GC-rich DNA sequences of <i>Mycobacterium bovis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amplification of high GC content genes by PCR is a major challenge during the creation of recombinant GC-rich DNA constructs. This may be due to the difficulty in DNA denaturation or the possibility of forming secondary structures from DNA templates. Tools have been described to address the technical problems associated with the amplification of shorter sequences (<1000 bp). However, obstacles of synthesizing larger-sized GC-rich sequences by PCR continue to exist. This study aims to investigate the amplification of long and high GC content genes by PCR from the Mycobacterium bovis , a genome with GC content >60%, in comparison to amplifying a gene from the Listeria monocytogenes genome, a genome with a 37.8% GC content. Three PCR protocols were designed and experimented at various conditions with two M. bovis genes, Mb0129 , a large gene of 1794 bp with 77.5% GC content, mpb83 , a smaller gene of 663 bp in length with moderate GC content of 63%, together with LMHCC_RS00060 , a large L.monocytogenes gene of 1617 bp with a lower GC content of 41.53%. The result demonstrated the superiority of the 2-step PCR protocol over other protocols in PCR amplification of Mb0129 when specific high fidelity DNA polymerases were used in the presence of an enhancer. The study highlighted the importance of manipulating the cycling conditions to perform the annealing and extension steps at higher temperatures for a successful PCR amplification of a large GC-rich DNA template. The PCR protocols developed in this study can be valuable tools for the amplification of long GC-rich DNA sequences for various downstream applications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».