Isolation and Purification of Functional Total RNA from Woody Branches and Needles of Sitka and White Spruce
Notice bibliographique
Résumé
The isolation of intact, functional RNA from conifer spp. is not easy, especially from those tissues that are heavily lignified and characterized by a low number of living cells. An efficient procedure for isolating RNA from combined wood and bark tissues of conifers was developed based on a protocol optimized for the extraction of RNA from pollen and one for the isolation of RNA from woody stems. This protocol does not involve the use of phenol, and no ultracentrifugation was required. In addition, the protocol overcame the problems of RNA degradation and low yield due to oxidation by polyphenolics and co-precipitation with polysaccharides, both of which are abundant components in conifer bark tissues. The isolated RNA was of high quality and undegraded as gauged by spectrophotometric readings and electrophoresis in denaturing agarose gels. Quality was further assessed through the subsequent use of the RNA in reverse transcription and RT-PCR, indicating that it could be used for a number of downstream purposes including Northern blot hybridization and cDNA library construction. Using this modified protocol, 80-150 micrograms of RNA was routinely obtained from 1 g of fresh material. This protocol was also used for the isolation of RNA from needles of spruce spp., from which 750-950 micrograms RNA per gram of starting material could routinely be obtained.
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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 ».