Effect of PEG and mPEG-Anthracene on tRNA Aggregation and Particle Formation
Notice bibliographique
Résumé
Poly(ethylene glycol) (PEG) and its derivatives are synthetic polymers with major applications in gene and drug delivery systems. Synthetic polymers are also used to transport miRNA and siRNA in vitro. We studied the interaction of tRNA with several PEGs of different compositions, such as PEG 3350, PEG 6000, and mPEG-anthracene under physiological conditions. FTIR, UV-visible, CD, and fluorescence spectroscopic methods as well as atomic force microscopy (AFM) were used to analyze the PEG binding mode, the binding constant, and the effects of polymer complexation on tRNA stability, aggregation, and particle formation. Structural analysis showed that PEG-tRNA interaction occurs via RNA bases and the backbone phosphate group with both hydrophilic and hydrophobic contacts. The overall binding constants of K(PEG 3350-tRNA)= 1.9 (±0.5) × 10(4) M(-1), K(PEG 6000-tRNA) = 8.9 (±1) × 10(4) M(-1), and K(mPEG-anthracene)= 1.2 (±0.40) × 10(3) M(-1) show stronger polymer-RNA complexation by PEG 6000 and by PEG 3350 than the mPEG-anthracene. AFM imaging showed that PEG complexes contain on average one tRNA with PEG 3350, five tRNA with PEG 6000, and ten tRNA molecules with mPEG-anthracene. tRNA aggregation and particle formation occurred at high polymer concentrations, whereas it remains in A-family structure.
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 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 ».