検出方法

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検出方法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/01/06 09:02 UTC 版)

「DNA結合タンパク質」の記事における「検出方法」の解説

DNA-タンパク質相互作用の検出方法には多くのin vitroおよびin vivo技術があり、現在使用されている方法の一部を以下に示す。 電気泳動移動度シフトアッセイは広範なサンプルに対して利用できる。 DNaseフットプリントアッセイは、DNAへ結合するためのタンパク質の結合部位を特定できる。 クロマチン免疫沈降は、既知の転写因子に結合するDNA断片の配列を特定するために使用される。この手法は、ハイスループットDNAシーケンシングと組み合わせた場合はChIP-Seqと呼ばれ、 マイクロアレイと組み合わせた場合はChIP-chipと呼ばれる。 酵母ワンハイブリッドシステム （Yeast one-hybrid System：Y1H）と細菌ワンハイブリッドシステム（Bacterial one-hybrid system ：B1H）は、特定のDNA断片に結合するタンパク質を特定するために使用される。 タンパク質とDNAの相互作用を非常に詳細に画像化するために、 X線結晶構造解析を使用した構造決定がされている。

検出方法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/05/28 05:04 UTC 版)

「CTLA-4」の記事における「検出方法」の解説

免疫染色等の検出方法がある。

検出方法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/06/19 21:55 UTC 版)

「ナンドロロン」の記事における「検出方法」の解説

国際オリンピック委員会（IOC）は尿検査において、尿に含まれる19-ノルアンドロステロンの上限値を2.0 μg/Lと設定している。それを超えるスポーツ選手はドーピングを疑われる。

検出方法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/05/01 19:20 UTC 版)

「圏外」の記事における「検出方法」の解説

古典的な検出方法は、連続送信方式の基地局の電波を受信し、スケルチ回路にて検出するというものであった。現在の携帯電話では、通信品質を測定して検出している。

検出方法（TLC）

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/11/26 03:59 UTC 版)

「薄層クロマトグラフィー」の記事における「検出方法（TLC）」の解説

市販のTLC担体はUVインジケーター（F254）が配合されているので、UVを照射すると仄かに蛍光を発する。芳香環などUVを吸収するサンプルはUVインジケーターの蛍光を阻害するので、TLCにUVを照射してスポット位置を確認するのが普通である。 UVを吸収しないスポットの検出方法として、 希硫酸をスプレーして、ホットプレートで焼く（あぶり出しの原理） リンモリブデン酸液をスプレーして、ホットプレートで焼く（強酸化剤であるリンモリブデン酸が還元されると濃緑色になる） ヨウ素ビン中でヨウ素蒸気に曝す ニンヒドリン液をスプレーして、ホットプレートで焼く（アミノ酸の呈色） アニスアルデヒド液をスプレーして、ホットプレートで焼く 等がある。 その他のTLC呈色指示薬については「指示薬の一覧#TLC呈色指示薬」を参照

検出方法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/12/11 07:30 UTC 版)

「PD-L1」の記事における「検出方法」の解説

免疫染色によって検出する。

検出方法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/07/27 09:57 UTC 版)

「リステリア・モノサイトゲネス」の記事における「検出方法」の解説

リステリア・モノサイトゲネスの検出検出にはアントン試験（Anton test）が用いられる。ウサギかモルモットの結膜嚢に培養液を滴下すると、24時間以内に角結膜炎が観察される。 リステリア種はミューラー・ヒントン寒天培地などの培地で生育する。 培地に羊血液を混ぜて初代培養を行うと、溶血によりコロニーの下か周囲に特徴的な外観変化が現れるため同定の精度が向上する。培地を植菌の数日前から4 °Cの環境に置くことは分離に役立つ。リステリア属は様々な有機酸を産生するが、ガスは発生させない。リステリア属の溶血素産生性や室温での運動性はリステリア属とコリネ型細菌を区別するのに重要である。 食品からの検出には時間を要する。1990年9月に改訂された米国食品医薬品局（FDA）の方法では分析の前に24時間と48時間の濃縮を必要とする。同定までの総時間は5日から7日を要するが、特定の株に特異的な非放射性ラベルDNAプローブを用いればより簡便かつ迅速にその株かどうか確認することができる。

検出方法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/07/29 15:17 UTC 版)

「多重共線性」の記事における「検出方法」の解説

モデルに多重共線性が存在する可能性を示す指標には以下のものがある。 予測変数を追加または削除したときの推定回帰係数の大きな変化 多重回帰において影響を受ける変数の回帰係数が有意ではないが、それらの係数がすべてゼロであるという複合仮説（結合仮設）が棄却される（F検定を使用）。 多変量回帰で特定の説明変数の係数が有意でなくても、その説明変数に対する被説明変数の単回帰でその係数がゼロから有意に異なる場合、この状況は多変量回帰における多重共線性を示している。 多重共線性の正式な検出許容値または分散拡大係数（VIF）を提案している著者もいる。 t o l e r a n c e = 1 − R j 2 , V I F = 1 t o l e r a n c e ここで、 R j 2 は、説明変数 j を他のすべての説明変数に回帰したときの決定係数である。公差が 0.20 または 0.10 未満、および/または VIF が 5 または 10 以上であれば、多重共線性の問題があることを示している。 Farrar–Glauber 検定: 変数が直交していることがわかれば、多重共線性はない。変数が直交していなければ、少なくともある程度の多重共線性が存在していることになる。C. Robert Wichers は、Farrar-Glauber偏相関検定は、与えられた偏相関が異なる多重共線性パターンに対応する可能性があるという点で、効果がないと主張している。Farrar-Glauber検定は、他の研究者からも批判されている。 条件数検定: 行列における悪条件の標準的な尺度が条件数である。これは、行列の逆行列が有限精度の数値（標準的なコンピュータの単精度浮動小数点数や倍精度浮動小数点数）では数値的に不安定であることを示すものである。 元の行列の小さな変化に対して、計算された逆行列がどの程度敏感に反応するかを示す。条件数は、最大の固有値を設計行列の最小の固有値で割った値の平方根を求めることで計算される。条件数が30以上の場合、その回帰は深刻な多重共線性を持つ可能性がある。多重共線性はさらに、高い条件数に関連する2つ以上の変数が説明される分散の割合が高い場合に存在する。この方法の利点は、どの変数が問題の原因となっているかを示せることである。 データ摂動処理多重共線性は、データにランダムなノイズを加えて何度も回帰を繰り返し、係数がどれだけ変化するかを見ることで検出できる。 説明変数間の相関行列を作成すると、右辺の変数の組み合わせが多重共線性の問題を引き起こしている可能性を示すことができる。 相関値（非対角要素）が 0.4 以上であれば、多重共線性の問題があると解釈されることがある。しかしこの方法は非常に問題が多く、推奨されない。直感的に表現するなら、相関は二変数の関係を表すのに対し、共線性は多変数の現象である。