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Enregistrement W4404173967 · doi:10.17504/protocols.io.6qpvr81nplmk/v1

Purificación de GFP en reacciones cell-free para actividad docente // GFP purification from cell-free reactions for educational purpose v1

2024· preprint· es· W4404173967 sur OpenAlexfundno aff
Severine Cazaux, Valentina Ferrando, Paola Larrauri, Quinn Matthews, Mohammad Simchi, S. Silva, Keith Pardee, Fernán Federici

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloInternational Development Research Centre
Mots-clésGreen fluorescent proteinChemistryMolecular biologyCell biologyBiologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este protocolo describe una actividad educativa que tiene como fin explicar las bases de la purificación de proteína con materiales que pueden ser usados sin la infraestructura tradicional de un laboratorio. En pocas palabras, una proteína de interés (en este caso, 6xHis-sfGFP) se produce en extractos cell-free toda la noche. Al día siguiente, se purifica usando el kit NEBExpress Spin Columns y de acuerdo a las instrucciones del fabricante. Todas las etapas de centrifugación (unión, lavado y elución) se realizan usando una centrífuga de mano fabricada con impresión 3D. La actividad dura dos horas. This protocol describes an educational activity to explain the basics of protein purification with materials that can be used without traditional lab infrastructure. In few words, the protein of interest (in this case, 6xHis-sfGFP) is produced in cell-free lysates overnight. The day after, it is purified using NEBExpress Spin Columns and all the centrifugation steps (for binding, washing and elution) are performed using a 3D-printed hand-powered centrifuge. The activity lasts two hours.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,369 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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