MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3156696087 · doi:10.1016/j.xpro.2021.100451

Protocol for RNA-seq library preparation starting from a rare muscle stem cell population or a limited number of mouse embryonic stem cells

2021· article· en· W3156696087 sur OpenAlexaff
Stefania Dell’Orso, Aster H. Juan, Victoria Moiseeva, Laura García‐Prat, Pura Muñoz‐Cánoves, Vittorio Sartorelli

Notice bibliographique

RevueSTAR Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesHorizon 2020 Framework ProgrammeCentro Nacional de Investigaciones CardiovascularesUniversitat Pompeu FabraNational Institutes of HealthMinisterio de Economía y CompetitividadEngineering Research CentersCentre de Regulació Genòmica
Mots-clésBiologyEmbryonic stem cellcDNA libraryComplementary DNARNA extractionStem cellCell sortingRNAPopulationCell biologyMolecular biologyCellComputational biologyGeneticsGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It remains challenging to generate reproducible, high-quality cDNA libraries from RNA derived from rare cell populations. Here, we describe a protocol for high-throughput RNA-seq library preparation, including isolation of 200 skeletal muscle stem cells from mouse tibialis anterior muscle by fluorescence-activated cell sorting and cDNA preparation. We also describe RNA extraction and cDNA preparation from differentiating mouse embryonic stem cells. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Juan et al. (2016) and Garcia-Prat et al. (2016).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSTAR ProtocolsMême sujetCRISPR and Genetic EngineeringTravaux en français237 207