Smart Aptamers Facilitate Multi-Probe Affinity Analysis of Proteins with Ultra-Wide Dynamic Range of Measured Concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Protein concentration can vary over several orders of magnitude in many physiological, pathological, and biotechnological processes. Studies of these processes require affinity analysis of proteins with a wide dynamic range of accurately measured concentrations. The wide dynamic range can be achieved with multiple affinity probes that bind the target with significantly different equilibrium constants ( K d ). Every probe in such a multi-probe affinity analysis is responsible for detection of the target in a range of concentrations around its K d value. A multi-probe affinity analysis of proteins has not become practical so far due to the lack of generic affinity probes with a wide range of K d and high selectivity. Kinetic capillary electrophoresis (KCE) has been recently proven to generate smart DNA aptamers with a wide range of predefined values of K d and high selectivity. Here, we demonstrate, for the first time, that such aptamers can facilitate multi-probe affinity analysis of a protein with an ultra-wide dynamic range of measured concentrations. Our results showed that a three-aptamer analysis had a concentration dynamic range of more than 4 orders of magnitude. To the best of our knowledge, this is the widest dynamic range ever reported for affinity analyses of proteins. Advantageously, protein concentration in a multi-aptamers analysis can be determined using a simple calibration-free approach. This work proves that the wide range of predefined binding parameters of smart aptamers can bring new capabilities to quantitative affinity analyses. The same feature of smart aptamers makes them potentially indispensable molecular tools in studies of intracellular processes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».