Scaled-Up Paper Dipsticks for Nucleic Acid Extraction from Soil Samples
Notice bibliographique
Résumé
Nucleic acid extraction from soil samples holds paramount importance in various scientific domains, particularly in environmental microbiology, molecular ecology, and agricultural sciences. This process serves as a foundational step for numerous downstream applications, enabling a deeper understanding of soil microbial communities and their functions. Paper-based rapid nucleic acid extraction is the most cost-effective and easily accessible method available for nucleic acid extraction. In contrast to previous attempts at developing paper-based dipsticks for nucleic acid extraction, which could only analyze samples of volume < 10 μL, we report a method that enables the extraction of nucleic acids from samples 50 times larger in volume (50–650 μL). Our new design involves the use of paper-based dipsticks with corrugated edges and a pointed tip, which can be further joined together at the handle to create stacked dipsticks, thereby increasing the surface area of the dipstick in contact with the sample, and the volume of the sample from which nucleic acid can be extracted. The extracted DNA has later been quantified using a benchtop UV–vis spectroscopy-based DNA quantification device to calculate the extraction efficiency (%) of the samples under study. The application of our paper-based nucleic acid extraction dipstick has been demonstrated by conducting controlled experiments to extract nucleic acid from garden soil samples. The highest extraction yield (%) obtained was found to be approximately 52% for a soil sample spiked with DNA with a concentration of 1000 nM using a 10-stack dipstick.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».