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Enregistrement W2146400725 · doi:10.1002/aic.14916

Molecular thermodynamics of LNA:LNA base pairs and the hyperstabilizing effect of 5′‐proximal LNA:DNA base pairs

2015· article· en· W2146400725 sur OpenAlexafffund
Kareem Fakhfakh, Olivia Marais, X. Cheng, Jorge Real Castañeda, Curtis Hughesman, Charles A. Haynes

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensCanadian Water NetworkCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDuplex (building)Base pairMelting temperatureDNANucleic acidChemistryBase (topology)Chemical stabilityThermodynamicsPhysicsMaterials scienceMathematicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Locked nucleic acids (LNAs) can greatly enhance duplex DNA stability, and are therefore creating opportunities to improve therapeutics, as well as PCR‐based disease and pathogen diagnostics. Realizing the full potential of LNAs will require better understanding of their contributions to duplex stability, and the ability to predict their hydridization thermodynamics. Melting thermodynamics data for a large set of diverse duplexes containing LNAs in one or both strands are presented. Those data reveal that LNAs, when present on both strands, can stabilize a duplex not only through direct interaction with their base‐pair partner, but also through nonlocal hyperstablization effects created by LNA:LNA base pairs and/or specific patterns of oppositely oriented LNA:DNA base pairs. The data are, therefore, used to extend a thermodynamic model previously developed in our lab to permit accurate prediction of melting temperatures for duplexes bearing LNA substitutions within both strands using a classic group‐contribution approach. © 2015 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 61: 2711–2731, 2015

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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