Simple Fluorescent Sensors Engineered with Catalytic DNA ‘MgZ’ Based on a Non-Classic Allosteric Design
Notice bibliographique
Résumé
Most NAE (nucleic acid enzyme) sensors are composed of an RNA-cleaving catalytic motif and an aptameric receptor. They operate by activating or repressing the catalytic activity of a relevant NAE through the conformational change in the aptamer upon target binding. To transduce a molecular recognition event to a fluorescence signal, a fluorophore-quencher pair is attached to opposite ends of the RNA substrate such that when the NAE cleaves the substrate, an increased level of fluorescence can be generated. However, almost all NAE sensors to date harbor either NAEs that cannot accommodate a fluorophore-quencher pair near the cleavage site or those that can accept such a modification but require divalent transition metal ions for catalysis. Therefore, the signaling magnitude and the versatility of current NAE sensors might not suffice for analytical and biological applications. Here we report an RNA-cleaving DNA enzyme, termed 'MgZ', which depends on Mg(2+) for its activity and can accommodate bulky dye moieties next to the cleavage site. MgZ was created by in vitro selection. The selection scheme entailed acidic buffering and ethanol-based reaction stoppage to remove selfish DNAs. Characterization of MgZ revealed a three-way junction structure, a cleavage rate of 1 min(-1), and 26-fold fluorescence enhancement. Two ligand-responsive NAE sensors were rationally designed by linking an aptamer sequence to the substrate of MgZ. In the absence of the target, the aptamer-linked substrate is locked into a conformation that prohibits MgZ from accessing the substrate. In the presence of the target, the aptamer releases the substrate, which induces MgZ-mediated RNA cleavage. The discovery of MgZ and the introduction of the above NAE sensor design strategy should facilitate future efforts in sensor engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».