In vitro selection of small RNA-cleaving deoxyribozymes that cleave pyrimidine–pyrimidine junctions
Notice bibliographique
Résumé
Herein, we sought new or improved endoribonucleases based on catalytic DNA molecules known as deoxyribozymes. The current repertoire of RNA-cleaving deoxyribozymes can cleave nearly all of the 16 possible dinucleotide junctions with rates of at least 0.1/min, with the exception of pyrimidine-pyrimidine (pyr-pyr) junctions, which are cleaved 1-3 orders of magnitude slower. We conducted four separate in vitro selection experiments to target each pyr-pyr dinucleotide combination (i.e. CC, UC, CT and UT) within a chimeric RNA/DNA substrate. We used a library of DNA molecules containing only 20 random-sequence nucleotides, so that all possible sequence permutations could be sampled in each experiment. From a total of 245 clones, we identified 22 different sequence families, of which 21 represented novel deoxyribozyme motifs. The fastest deoxyribozymes exhibited k(obs) values (single-turnover, intermolecular format) of 0.12/min, 0.04/min, 0.13/min and 0.15/min against CC, UC, CT and UT junctions, respectively. These values represent a 6- to 8-fold improvement for CC and UC junctions, and a 1000- to 1600-fold improvement for CT and UT junctions, compared to the best rates reported previously under identical reaction conditions. The same deoxyribozymes exhibited approximately 1000-fold lower activity against all RNA substrates, but could potentially be improved through further in vitro evolution and 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».