Selection of Smart Aptamers by Equilibrium Capillary Electrophoresis of Equilibrium Mixtures (ECEEM)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We coin a term of "smart aptamers", which describes aptamers with predefined binding parameters of their interaction with the target. Here, we introduce a method for selection of smart aptamers with predefined values of Kd: equilibrium capillary electrophoresis of equilibrium mixtures (ECEEM). Conceptually, a mixture of a target with a DNA (RNA) library is prepared and equilibrated. A plug of the equilibrium mixture is injected into a capillary prefilled with a run buffer containing the target at the concentration identical to the target concentration in the equilibrium mixture. The components of the equilibrium mixture are separated by capillary electrophoresis while equilibrium is maintained between the target and aptamers. The unique feature of ECEEM is that aptamers with different Kd values migrate with different and predictable mobilities. Thus, collecting fractions with different mobilities results in smart aptamers with different and predefined Kd values. In this proof-of-principle work, we used ECEEM to select smart aptamers for MutS protein, for which aptamers have never been previously selected. Three rounds of ECEEM-based selection were sufficient to obtain smart aptamers with Kd values approaching theoretically predicted ones. ECEEM is the first method for aptamer selection whose ability to generate smart aptamers has been experimentally proven.
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.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle