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Enregistrement W3134771808 · doi:10.1002/cyto.a.24331

Isolation of plant nuclei for estimation of nuclear DNA content: Overview and best practices

2021· review· en· W3134771808 sur OpenAlexafffund
João Loureiro, Paul Kron, Eva M. Temsch, Petr Koutecký, Sara Lopes, Mariana Castro, Sílvia Castro

Notice bibliographique

RevueCytometry Part A · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNuclear DNAIsolation (microbiology)DNABiologyDNA extractionSuspension (topology)Computational biologyStainingBiological systemGeneticsBioinformaticsPolymerase chain reactionGeneMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical aspect for obtaining accurate, reliable, and high-resolution estimates of nuclear DNA content is the release of nuclei from the cytoplasm in sufficient amounts, while maintaining their integrity throughout the analysis, protecting their DNA from degradation by endonucleases, and enabling stoichiometric DNA staining. In embryophytes, the most common method consists of chopping the plant material with a sharp razor blade to release nuclei into an isolation buffer, filtering the homogenate, and staining the nuclei in buffered suspension with a fluorochrome of choice. Despite the recent description of alternative approaches to isolate nuclei, the chopping procedure remains the most widely adopted method, due to its simplicity, rapidity, and effectiveness. In this review article, we discuss the specifics of nuclei isolation buffers and the distorting effects that secondary metabolites may have in nuclear suspensions and how to test them. We also present alternatives to the chopping procedure, options for filtering and fluorochromes, and discuss the applications of these varied approaches. A summary of the best practices regarding the isolation of plant nuclei for the estimation of nuclear DNA content is also provided.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,126 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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