In Vitro Selection in Serum: RNA-Cleaving DNAzymes for Measuring Ca<sup>2+</sup> and Mg<sup>2+</sup>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RNA-cleaving DNAzymes have been attempted as in vivo analytical probes and gene silencing reagents over the past two decades. Despite progress already achieved, concerns still exist regarding the activity of DNAzymes in biological fluids. An example is the low activity of the 10–23 DNAzyme in intracellular Mg 2+ concentrations. To obtain DNAzymes that work optimally in biological samples, we herein report the first DNAzyme in vitro selection in undiluted human blood serum. The selection starts with a large DNA library containing 50 random nucleotides, and sequences that can be cleaved in serum were isolated and amplified. After deep sequencing analysis, 80% of the final library are a variant of the 8–17 DNAzyme (named 17EV1). The main difference between 17E and 17EV1 is a single mutation at the N 12 position of the catalytic core. 17EV1 is ∼6-fold faster in serum than 17E, since 17EV1 is preferentially activated by Ca 2+ and serum is rich in Ca 2+ over Mg 2+ . On the other hand, 17E has a similar activity with Ca 2+ or Mg 2+ . With this observation, a method for measuring the Ca 2+ /Mg 2+ ratio was developed by combining the 17E and 17EV1 DNAzymes. This study demonstrates the feasibility of selecting DNAzymes in biological fluids and will facilitate the application of DNAzymes in bioanalytical chemistry and gene therapy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle