Characterization of long RNA-cleaving deoxyribozymes with short catalytic cores: the effect of excess sequence elements on the outcome of in vitro selection
Notice bibliographique
Résumé
We previously conducted an in vitro selection experiment for RNA-cleaving deoxyribozymes, using a combinatorial DNA library containing 80 random nucleotides. Ultimately, 110 different sequence classes were isolated, but the vast majority contained a short14-15 nt catalytic DNA motif commonly known as 8-17. Herein, we report extensive truncation experiments conducted on multiple sequence classes to confirm the suspected catalytic role played by 8-17 and to determine the effect of excess sequence elements on the activity of this motif and the outcome of selection. Although we observed beneficial, detrimental and neutral consequences for activity, the magnitude of the effect rarely exceeded 2-fold. These deoxyribozymes appear to have survived increasing selection pressure despite the presence of additional sequence elements, rather than because of them. A new deoxyribozyme with comparable activity, called G15-30, was approximately 2.5-fold larger and experienced a approximately 4-fold greater inhibitory effect from excess sequence elements than the average 8-17 motif. Our results suggest that 8-17 may be less susceptible to the potential inhibitory effects of excess arbitrary sequence than larger motifs, which represents a previously unappreciated selective advantage that may contribute to its widespread recurrence.
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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) | 0,000 | 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 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 ».