Correcting for Heat Capacity and 5′-TA Type Terminal Nearest Neighbors Improves Prediction of DNA Melting Temperatures Using Nearest-Neighbor Thermodynamic Models
Notice bibliographique
Résumé
Nearest-neighbor thermodynamic (NNT) models currently provide some of the most accurate predictions of melting thermodynamics, including melting temperature (T(m)) values, for short DNA duplexes. Inherent to all existing NNT models is the assumption that ΔH° and ΔS° for the helix-to-coil transition are temperature invariant. Here we investigate the impact that this zero-ΔC(p) assumption has on the accuracy of T(m) predictions for 128 DNA duplexes. Previous and new melting thermodynamic data are analyzed to establish an estimate of ΔC(p)(bp), the heat capacity change per base pair, of 42 ± 16 cal mol(-1) K(-1) bp(-1), as well as an optimal thermodynamic reference temperature (T(ref)) of 53 ± 5 °C. These results were used to modify the unified NNT model to properly account for the temperature dependence of ΔH° and ΔS° and thereby extend the range over which T(m) is accurately predicted. This new approach is shown to be especially useful for duplexes that melt at a T(m) greater than 70 °C. Thermodynamic data collected by differential scanning calorimetry (DSC) for 16 duplexes designed to melt over a broad temperature range were used to verify the values of ΔC(p)(bp) and T(ref) and to show that ΔC(p)(bp) is essentially constant above 37 °C. Additional DSC analysis of 12 duplex sequences containing all 10 nearest neighbors allowed for errors associated with different terminal nearest neighbors to be examined and showed that duplexes containing one or more terminal 5'-TA groups are significantly more stable than predicted by the unified NNT model. A correction to improve prediction of the hybridization thermodynamics of duplexes with terminal 5'-TA groups is provided.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».