Optimization of ultrasound-mediated DNA transfer for bacteria and preservation of frozen competent cells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The transformation of DNA into cells is the basis of molecular biology. Commonly employed techniques include heat shock transformation, electro-transformation, conjugation, transduction, and protoplast fusion. Recently, ultrasonic transformation technology has been developed to transfer DNA into competent cells. The transformation conditions, such as temperature and ultrasonic power, were preliminarily studied. However, this technique has not been widely applied because competent cells must be prepared de novo . In this study, various factors, such as ultrasonic frequency and power, were optimized for the ultrasonic transformation of Escherichia coli . The study found that the optimal conditions for ultrasonic transformation with a defined ultrasonic transformation vial were a frequency of 28 kHz and a power of 80 W. Meanwhile, this research demonstrated that combining the 42°C heat shock conditions with ultrasonic transformation is the most efficient method compared to using only heat shock. Furthermore, the cryoprotective agent ratio for ultrasonic competent cells was investigated and optimized. These findings provide new insights into enhancing transformation efficiency and lay a foundation for the broader application of ultrasonic transformation. IMPORTANCE Plasmid transformation is widely applicable in gene expression and modification. As an efficient, non-invasive, and gentle method of transformation, ultrasonic transformation provides a novel approach for strain modification. This research presents new strategies for enhancing transformation efficiency and lays the groundwork for expanding the utilization of ultrasonic transformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».