Chimeric RNA–DNA Molecular Beacons for Quantification of Nucleic Acids, Single Nucleotide Polymophisms, and Nucleic Acid Damage
Notice bibliographique
Résumé
Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are the main cause for variations in the human genome. DNA lesions, such as cyclobutane pyrimidine dimers (CPDs), [6-4] pyrimidine-pyrimidinones, dewar pyrimidinones, and photohydrates, can subsequently lead to mutagenesis, carcinogenesis, and cell death. Much effort has focused on methods for detecting DNA, SNPs, or damaged nucleic acids. However, almost all of the proposed methods consist of multistep procedures, are limited to specific types of damage, some of these methods require expensive instruments, and some suffer from a high level of interferences. In this paper, we present a novel, simple, mix-and-read assay for the detection of nucleic acids that is general for all types of SNPs and nucleic acid damage. This method uses a chimeric RNA-DNA molecular beacon (chMB). The calibration curve of the chMB for detecting single base mismatch and ultraviolet (UV)-induced DNA damage shows good linearity (R(2) = 0.981 and 0.996, respectively) and limits of detection of 10.4 ± 2.2 and 8.64 ± 1.2 nM, respectively. The chimeric RNA-DNA MB proves to be a more sensitive and selective tool for the quantification of nucleic acids, DNA mismatches, and UV-induced DNA damage than DNA MBs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».