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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».