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Enregistrement W51052374 · doi:10.1520/jfs2001207

A Simple DNA Extraction Method for Marijuana Samples Used in Amplified Fragment Length Polymorphism (AFLP) Analysis

2003· article· en· W51052374 sur OpenAlexaff
Heather Miller Coyle, Gary Shutler, Stephen L. Abrams, J Hanniman, S Neylon, Carll Ladd, Timothy M. Palmbach, Hsin‐Chen Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensRoyal Canadian Mounted Police
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmplified fragment length polymorphismDNA extractionDNAPolymerase chain reactionBiologyDNA profilingChromatographyMolecular biologyGeneticsChemistryGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a first step in developing a molecular method for the individualization of marijuana samples, we evaluated a plant DNA extraction kit. The QIAGEN plant DNeasy method uses a spin column format for recovery of DNA and is effective for obtaining high molecular weight DNA from leaf, flower (bud), and seed samples of marijuana. The average DNA yield was 125-500 ng per 100 milligrams of fresh plant tissue. The recovered DNA was of polymerase chain reaction (PCR) quality as measured by the ability to generate reproducible amplified fragment length polymorphism (AFLP) profiles. AFLP is a technique used to create a DNA profile for plant varieties and is being applied to marijuana samples by the authors to link growers and distributors of clonal material. The QIAGEN plant DNeasy method was simple, efficient, and reproducible for processing small quantities of marijuana into DNA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations40
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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