A Quantitative Determination of Dielectric Thresholds for DNA Precipitation by Ethanol v1
Notice bibliographique
Résumé
Current DNA preservation practices rely on empirically determined volumetric rules rather than quantitative theoretical frameworks. Existing models overestimate ethanol requirements, limiting reproducibility and hindering the development of efficient protocols. A dielectric threshold–based model for predicting ethanol volumes during DNA precipitation establishes a framework that will reduce reagent waste and thus, environmental impact. This quantitative framework predicts the minimum ethanol requirement for human somatic DNA precipitation as a function of DNA molarity, derived from spectrophotometric absorbance data using the Beer-Lambert Law and Coulomb’s Law. For four different DNA conditions, 12 replicate samples were prepared across an ethanol concentration gradient from 54% to 90% v/v in 2% increments (n = 12 per concentration). DNA molarity and the dielectric constants of ethanol (ε = 24.5) and water (ε = 80.1) were used to calculate the dielectric constant of each solution, enabling determination of the threshold for DNA precipitation. DNA precipitation begins at 58-60% ethanol and reaches a maximum yield of 95% at 72% ethanol. Across all four DNA concentrations (2, 5, 8, and 10 ng/µL), replicates demonstrated consistent dielectric thresholds and precipitation profiles, generating a reproducible sigmoidal recovery curve. ε = 40.07 is the dielectric threshold at which DNA precipitates optimally, corresponding to the point at which our yield plateaus (varying ± 3% across replicates). These results validate the dielectric-threshold framework, showing a slight shift in the onset relative to theoretical predictions, while demonstrating that ethanol volumes can be optimized without compromising DNA integrity. Adopting the dielectric-threshold framework reduces ethanol requirements by 3% compared to standard DNA precipitation protocols, while ensuring optimal yield and quality. Standardizing this model will improve reproducibility, enable automation, and reduce biohazardous and flammable waste across high-throughput workflows.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».