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Enregistrement W4241338110 · doi:10.14351/2016.02.16

Enzymatic detection of formalin-fixed museum specimens for DNA analysis and enzymatic maceration of formalin-fixed specimens

2016· article· en· W4241338110 sur OpenAlexvenueno aff
Margrethe Sørensen, Arne Redsted Rasmussen, Ким Симонсен

Notice bibliographique

RevueCollection Forum · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaceration (sewage)EnzymeBiologyChemistryBiochemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract.—A simple enzymatic screening method has been developed to detect whether a tissue sample has been preserved with formalin or with ethanol only because such a method is a useful tool for predicting the quality of genetic test results. The method is based on enzymatic digestion at 55 C at neutral pH. The screening method shows that only ethanol-preserved tissue samples are dissolved, whereas formalin-preserved samples remain undissolved. The method was developed by the incorporation of laboratory rats preserved under controlled conditions in either 4% neutral buffered formalin or 96% ethanol. The method was subsequently tested on wild-living preserved specimens and an archived specimen. The protease enzyme used was SavinaseH 16 L, Type EX from Novozymes A/S. The enzymatic screening test demands only simple laboratory equipment. The method is useful for natural history collections in museums where DNA analyses of archived specimens are performed. Wasted time and resources can be avoided through the detection of formalin-fixed specimens because these specimens yield low-quality, damaged DNA. In addition to the screening method, it is shown that formalin-preserved specimens can be macerated by enzymatic digestion under alkaline conditions at 55 C.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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