Affinity purification of T7 RNA transcripts with homogeneous ends using ARiBo and CRISPR tags
Notice bibliographique
Résumé
Affinity purification of RNA using the ARiBo tag technology currently provides an ideal approach to quickly prepare RNA with 3' homogeneity. Here, we explored strategies to also ensure 5' homogeneity of affinity-purified RNAs. First, we systematically investigated the effect of starting nucleotides on the 5' heterogeneity of a small SLI RNA substrate from the Neurospora VS ribozyme purified from an SLI-ARiBo precursor. A series of 32 SLI RNA sequences with variations in the +1 to +3 region was produced from two T7 promoters (class III consensus and class II 2.5) using either the wild-type T7 RNA polymerase or the P266L mutant. Although the P266L mutant helps decrease the levels of 5'-sequence heterogeneity in several cases, significant levels of 5' heterogeneity (≥1.5%) remain for transcripts starting with GGG, GAG, GCG, GGC, AGG, AGA, AAA, ACA, AUA, AAC, ACC, AUC, and AAU. To provide a more general approach to purifying RNA with 5' homogeneity, we tested the suitability of using a small CRISPR RNA stem-loop at the 5' end of the SLI-ARiBo RNA. Interestingly, we found that complete cleavage of the 5'-CRISPR tag with the Cse3 endoribonuclease can be achieved quickly from CRISPR-SLI-ARiBo transcripts. With this procedure, it is possible to generate SLI-ARiBo RNAs starting with any of the four standard nucleotides (G, C, A, or U) involved in either a single- or a double-stranded structure. Moreover, the 5'-CRISPR-based strategy can be combined with affinity purification using the 3'-ARiBo tag for quick purification of RNA with both 5' and 3' homogeneity.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».