Optimization of extraction of genomic DNA from archived dried blood spot (DBS): potential application in epidemiological research & bio banking
Notice bibliographique
Résumé
Background: Limited infrastructure is available to collect, store and transport venous blood in field epidemiological studies. Dried blood spot (DBS) is a robust potential alternative sample source for epidemiological studies & bio banking. A stable source of genomic DNA (gDNA) is required for long term storage in bio bank for its downstream applications. Our objective is to optimize the methods of gDNA extraction from stored DBS and with the aim of revealing its utility in large scale epidemiological studies. Methods: The purpose of this study was to extract the maximum amount of gDNA from DBS on Whatman 903 protein saver card. gDNA was extracted through column (Qiagen) & magnetic bead based (Invitrogen) methods. Quantification of extracted gDNA was performed with a spectrophotometer, fluorometer, and integrity analyzed by agarose gel electrophoresis. Result: Large variation was observed in quantity & purity (260/280 ratio, 1.8-2.9) of the extracted gDNA. The intact gDNA bands on the electrophoresis gel reflect the robustness of DBS for gDNA even after prolonged storage time. The extracted gDNA amount 2.16 – 24 ng/µl is sufficient for its PCR based downstream application, but unfortunately it can’t be used for whole genome sequencing or genotyping from extracted gDNA. Sequencing or genotyping can be achieved by after increasing template copy number through whole genome amplification of extracted gDNA. The obtained results create a base for future research to develop high-throughput research and extraction methods from blood samples. Conclusion: The above results reveal, DBS can be utilized as a potential and robust sample source for bio banking in field epidemiological studies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».