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Enregistrement W2044601776 · doi:10.1021/ja042394q

Nonequilibrium Capillary Electrophoresis of Equilibrium Mixtures: A Universal Tool for Development of Aptamers

2005· article· en· W2044601776 sur OpenAlexaff
Maxim V. Berezovski, Andrei P. Drabovich, Svetlana M. Krylova, Michael U. Musheev, Victor Okhonin, Alexander P. Petrov, Sergey N. Krylov

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAptamerChemistryCapillary electrophoresisSelection (genetic algorithm)DNASystematic evolution of ligands by exponential enrichmentComputational biologyBiological systemRNANanotechnologyChromatographyComputer scienceArtificial intelligenceMolecular biologyBiochemistryGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aptamers are DNA (or RNA) ligands selected from large libraries of random DNA sequences and capable of binding different classes of targets with high affinity and selectivity. Both the chances for the aptamer to be selected and the quality of the selected aptamer are largely dependent on the method of selection. Here we introduce selection of aptamers by nonequilibrium capillary electrophoresis of equilibrium mixtures (NECEEM). The new method has a number of advantages over conventional approaches. First, NECEEM-based selection has exceptionally high efficiency, which allows aptamer development with fewer rounds of selection. Second, NECEEM can be equally used for selecting aptamers and finding their binding parameters. Finally, due to its comprehensive kinetic capabilities, the new method can potentially facilitate selection of aptamers with predefined K(d), k(off), and k(on) of the aptamer-target interaction. In this proof-of-principle work, we describe the theoretical bases of the method and demonstrate its application to a one-step selection of DNA aptamers with nanomolar affinity for protein farnesyltransferase.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations298
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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