DNA quantitation and degradation assessment: a quantitative PCR protocol designed for small forensic genetics laboratories
Notice bibliographique
Résumé
For over 10 years, quantitative PCR (qPCR) for DNA quantitation has been reported in forensics. However, assays have not been described for small qPCR platforms. Thus, technological advancement is not always implemented in small forensic genetics laboratories. A duplex qPCR assay is reported, using a StepOne instrument and targeting a short and a long human DNA region. This study was performed according to international validation guidelines, including sensitivity, repeatability, reproducibility, precision, accuracy, contamination assessment, known and case-type samples, and degradation studies. Characterization of the genetic markers, species specificity, and population studies had already been conducted. Moreover, case-type samples were quantified, amplified using commercial kits and the number of alleles detected was recorded. Sensitivity was shown to be 10 pg/µL. Standard curve replicates demonstrated the assay is accurate, precise, as well as fairly repeatable and reproducible. The NGM Detect kit was shown to yield higher peaks than Identifiler Plus and NGM Select for degraded samples. Moreover, quality sensors were always present and proved useful. The quantification values of the large target showed a correlation with the number of alleles detected in the STR profiles for known and casework samples. The degradation index was shown to be informative, with a value of 10 or higher indicating dropout. It is suggested that after quantitation, samples with low or degraded DNA be amplified using newer amplification kits containing quality sensors to confirm that the low-quality profile was not affected by inhibition.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».