DMSO and betaine significantly enhance the PCR amplification of ITS2 DNA barcodes from plants
Notice bibliographique
Résumé
ITS2 marker is highly efficient in species discrimination but its application in DNA barcoding is limited due to huge variations in the PCR success rate. We have hypothesized that higher GC content and the resultant secondary structures formed during annealing might hinder the PCR amplification of ITS2. To test this hypothesis, we selected 12 species from 12 different families in which ITS2 was not amplified under standard PCR reaction conditions. In these samples, DMSO, formamide, betaine, and 7-deaza-dGTP were evaluated for their ability to improve the PCR success rate. The highest PCR success rate (91.6%) was observed with 5% DMSO, followed by 1 M betaine (75%), 50 μM 7-deaza-dGTP (33.3%), and 3% formamide (16.6%). The one sample that did not amplify with DMSO was amplified by adding 1 M betaine. However, combining DMSO and betaine in the same reaction did not improve the PCR. Therefore, to achieve the highest PCR success rate for ITS2, it is recommended to include 5% DMSO by default and substitute it with 1 M betaine only in the case of failed reactions. When this strategy was tested in 50 species from 43 genera and 29 families, the PCR success rate of ITS2 increased from 42% to 100%.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».