Overcoming stochastic variations in culture variables to quantify and compare growth curve data.
Overcoming stochastic variations in culture variables to quantify and compare growth curve data.
复制标题
DOI：
10.1002/bies.202100108
复制
发表时间：
2021-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bochman ML
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sausen CW;Bochman ML
生长的比较，无论是在不同菌株之间还是在不同的生长条件下，都是一种经典的微生物学技术，可以提供遗传学，表观遗传学，细胞生物学和化学生物学信息，这取决于如何使用该分析。当采用固体生长介质时，这种技术受到定性和低通量的限制。以生长曲线的形式收集数据，特别是在多井板中自动收集数据，可以避免这些问题。然而，生长曲线本身受到几个变量的随机变化的影响，最明显的是滞后期的长度、加倍率和培养物的最大膨胀。因此，增长曲线是趋势的指示，但不能总是方便地平均和统计比较。在这里，我们总结了一种简单的方法，将增长曲线数据汇编成一种定量格式，便于统计比较，易于绘图和显示。
The comparison of growth, whether it is between different strains or under different growth conditions, is a classic microbiological technique that can provide genetic, epigenetic, cell biological, and chemical biological information depending on how the assay is used. When employing solid growth media, this technique is limited by being largely qualitative and low throughput. Collecting data in the form of growth curves, especially automated data collection in multi-well plates, circumvents these issues. However, the growth curves themselves are subject to stochastic variation in several variables, most notably the length of the lag phase, the doubling rate, and the maximum expansion of the culture. Thus, growth curves are indicative of trends but cannot always be conveniently averaged and statistically compared. Here, we summarize a simple method to compile growth curve data into a quantitative format that is amenable to statistical comparisons and easy to graph and display.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1016/j.pbiomolbio.2020.08.005
发表时间：
2020-12
影响因子：
3.8
作者：
Rogers CM;Simmons Iii RH;Fluhler Thornburg GE;Buehler NJ;Bochman ML
通讯作者：
Bochman ML
ESCRT系统在古细胞分裂中的作用。
DOI：
10.1126/science.1165322
发表时间：
2008-12-12
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Samson RY;Obita T;Freund SM;Williams RL;Bell SD
通讯作者：
Bell SD
影响因子：
2.5
作者：
Ononye OE;Sausen CW;Bochman ML;Balakrishnan L
通讯作者：
Balakrishnan L
影响因子：
2.9
作者：
Andis, Nicholas M.;Sausen, Christopher W.;Bochman, Matthew L.
通讯作者：
Bochman, Matthew L.
影响因子：
3.5
作者：
VIEIRA, J;MESSING, J
通讯作者：
MESSING, J