Single-molecule optical genome mapping in nanochannels: multidisciplinarity at the nanoscale
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.
Notice bibliographique
Résumé
The human genome contains multiple layers of information that extend beyond the genetic sequence. In fact, identical genetics do not necessarily yield identical phenotypes as evident for the case of two different cell types in the human body. The great variation in structure and function displayed by cells with identical genetic background is attributed to additional genomic information content. This includes large-scale genetic aberrations, as well as diverse epigenetic patterns that are crucial for regulating specific cell functions. These genetic and epigenetic patterns operate in concert in order to maintain specific cellular functions in health and disease. Single-molecule optical genome mapping is a high-throughput genome analysis method that is based on imaging long chromosomal fragments stretched in nanochannel arrays. The access to long DNA molecules coupled with fluorescent tagging of various genomic information presents a unique opportunity to study genetic and epigenetic patterns in the genome at a single-molecule level over large genomic distances. Optical mapping entwines synergistically chemical, physical, and computational advancements, to uncover invaluable biological insights, inaccessible by sequencing technologies. Here we describe the method's basic principles of operation, and review the various available mechanisms to fluorescently tag genomic information. We present some of the recent biological and clinical impact enabled by optical mapping and present recent approaches for increasing the method's resolution and accuracy. Finally, we discuss how multiple layers of genomic information may be mapped simultaneously on the same DNA molecule, thus paving the way for characterizing multiple genomic observables on individual DNA molecules.
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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 | 0,001 |
| 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 découle