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Enregistrement W4381735249 · doi:10.3791/65463

Methods for Electroporation and Transformation Confirmation in <em>Limosilactobacillus reuteri</em> DSM20016

2023· article· en· W4381735249 sur OpenAlexaff
Alexander Duggan, David R. McMillen

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactobacillus reuteriTransformation (genetics)BiologyPlasmidComputational biologyComputer scienceGeneticsLactobacillusBacteriaDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lactobacillus were an incredibly large, diverse genus of bacteria comprising 261 species, several of which were commensal strains with the potential for use as a chassis for synthetic biological endeavors within the gastrointestinal tract. The wide phenotypic and genotypic variation observed within the genus led to a recent reclassification and the introduction of 23 novel genera. Due to the breadth of variations within the old genera, protocols demonstrated in one member may not work as advertised with other members. A lack of centralized information on how exactly to manipulate specific strains has led to a range of ad hoc approaches, often adapted from other bacterial families. This can complicate matters for researchers starting in the field, who may not know which information does or does not apply to their chosen strain. In this paper, we aim to centralize a set of protocols with demonstrated success, specifically in the Limosilactobacillus reuteri strain designation F275 (other collection numbers: DSM20016, ATCC23272, CIP109823), along with troubleshooting advice and common issues one may encounter. These protocols should enable a researcher with little to no experience working with L. reuteri DSM20016 to transform a plasmid, confirm transformation, and measure system feedback in a plate reader via a reporter protein.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,018

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,413 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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