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Enregistrement W2327686421 · doi:10.2174/138527211794474537

Functional Nucleic Acids as Molecular Recognition Elements for Small Organic and Biological Molecules

2011· article· en· W2327686421 sur OpenAlexaff
Pui Sai Lau, Yingfu Li

Notice bibliographique

RevueCurrent Organic Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAptamerRiboswitchDeoxyribozymeSystematic evolution of ligands by exponential enrichmentRibozymeNucleic acidRNAChemistrySmall moleculeDNABiochemistryComputational biologyMolecular recognitionLigase ribozymeCombinatorial chemistryNon-coding RNABiologyMolecular biologyMoleculeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The abundance of small molecules in biological systems, the wide-spread usage of synthetic small molecules as drugs and biological probes, and the escalation of industrial pollutants in our environment, underscore the importance of detection of small molecules for many disciplines. Functional nucleic acids (FNAs) are single-stranded DNA or RNA sequences that are capable of carrying out ligand binding (aptamers), catalysis (nucleic acid enzymes) or both functions (aptazymes). Many FNAs have been shown to be suitable molecular recognition elements for small-molecule targets. In this article, we will present a focused review on FNAs for small molecule binding and detection. First, we will discuss the technique of “in vitro selection” by which artificial FNAs can be isolated from random-sequence DNA or RNA pools. This will be followed by a survey of aptamers for small molecules isolated to date. Next, the diverse functions of natural aptamers, as part of riboswitches (metabolite-sensing RNA regulatory systems that exist in many organisms) will be explored. Efforts in creating aptazymes will also be presented. Finally, we will examine numerous applications of aptamers and aptazymes in the development of fluorescent, colorimetric and electrochemical biosensors and discuss some emerging applications concerning FNAs. Keywords: Functional nucleic acid, aptamer, ribozyme, DNAzyme, aptazyme, riboswitch, biosensor, in vitro selection, SELEX, amino acids, steroids, carbohydrates, nucleotides, organic drugs, dyes, carcinogens, IN VITRO SELECTION (SELEX) TECHNIQUE, RT-PCR (for RNA-based selec-tion), RNA-cleaving DNAzyme, elution, structure-switching, L-arginine, L-citrulline, L-dopamine, L-isoleucine, D-tryptophan, L-tyrosine, L-valine, L-tyrosinamide, 7-methyl-guanosine, 8-oxo-deoxyguanosine, adenosine 5'-triphosphate, guanosine 5'-triphosphate (GTP), cyclic adenosine mono-phosphate, biotin, coenzyme A, cya-nocobalamin (vitamin B12), riboflavin, flavin adenine dinucleo-tide, flavin mononucleotide, nicotina-mide mononucleotide, S-adenosylmethionine, S-adenosylhomocysteine, steroids 17-estradiol, cholic acid, thyroxine hormone, ochratoxin A (a mycotoxin), chloramphenicol, kanamycin, livi-domycin, neomycin, streptomycin, tetracycline, tobramycin, viomycin

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations26
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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