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Enregistrement W4214781339 · doi:10.21775/cimb.011.0i1

A High-Resolution Melting Approach for Analyzing Allelic Expression Dynamics

2009· review· en· W4214781339 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMDPI (MDPI AG) · 2009
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpression (computer science)Dynamics (music)AlleleResolution (logic)High Resolution MeltStatistical physicsComputational biologyMathematicsComputer scienceBiologyGeneticsPhysicsArtificial intelligenceGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are single base pair mutations that provide new approaches to studies of allele transcript abundances. High-resolution DNA melting curve (HRM) analysis using a LightScanner (Hi-Res Melting™ system with Idaho's LC Green) provides post-PCR detection of mutations and SNPs in genomic DNA. This study investigated whether the HRM analysis can distinguish alleles among potato (Solanum tuberosum) transcript abundances. Transcript properties of genes encoding seven carbohydrate metabolism enzymes/proteins in various tissues and cold storage durations were studied. The HRM assay measured differential expression of alleles between different organs, between different storage treatments and stages of tubers from the same variety, and between different varieties with the same treatment. The RT-PCR amplicons were directly sequenced to assist the interpretation of HRM data. The cDNA HRM curves correlated well with the nucleotide polymorphisms of the cDNA sequences and the transcript abundance of alleles and therefore can serve as functional allele activity (FAA) markers. By combining the allelic specificity of HRM with simple PCR design, this technology can be applied to rapidly determine the most active allele of a gene among the cells analyzed.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,302 · 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