Screening and Identifying a Novel ssDNA Aptamer against Alpha-fetoprotein Using CE-SELEX
Notice bibliographique
Résumé
Alpha-fetoprotein (AFP) is a liver cancer associated protein and has long been utilized as a serum tumor biomarker of disease progression. AFP is usually detected in HCC patients by an antibody based system. Recently, however, aptamers generated from systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX) were reported to have an alternative potential in targeted imaging, diagnosis and therapy. In this study, AFP-bound ssDNA aptamers were screened and identified using capillary electrophoresis (CE) SELEX technology. After cloning, sequencing and motif analysis, we successfully confirmed an aptamer, named AP273, specifically targeting AFP. The aptamer could be used as a probe in AFP immunofluorescence imaging in HepG2, one AFP positive cancer cell line, but not in A549, an AFP negative cancer cell line. More interesting, the aptamer efficiently inhibited the migration and invasion of HCC cells after in vivo transfection. Motif analysis revealed that AP273 had several stable secondary motifs in its structure. Our results indicate that CE-SELEX technology is an efficient method to screen specific protein-bound ssDNA, and AP273 could be used as an agent in AFP-based staining, diagnosis and therapy, although more works are still needed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».