Selection of Smart Aptamers by Methods of Kinetic Capillary Electrophoresis
Notice bibliographique
Résumé
We coin the term "smart aptamers" -- aptamers with predefined binding parameters (k(on), k(off), Kd) of aptamer-target interaction. Aptamers, in general, are oligonucleotides, which are capable of binding target molecules with high affinity and selectivity. They are considered as potential therapeutic targets and also thought to rival antibodies in immunoassay-like analyses. Aptamers are selected from combinatorial libraries of oligonucleotides by affinity methods. Until now, technological limitations have precluded the development of smart aptamers. Here, we report on two kinetic capillary electrophoresis techniques applicable to the selection of smart aptamers. Equilibrium capillary electrophoresis of equilibrium mixtures was used to develop aptamers with predefined equilibrium dissociation constants (Kd), while nonequilibrium capillary electrophoresis of equilibrium mixtures facilitated selection of aptamers with different dissociation rate constants (k(off)). Selections were made for MutS protein, for which aptamers have never been previously developed. Both theoretical and practical aspects of smart aptamer development are presented, and the advantages of this new type of affinity probes are described.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».