Affinity Purification of RNA Using an ARiBo Tag
Notice bibliographique
Résumé
The increased awareness of the importance of RNA in biology, illustrated by the recent attention given to RNA interference research and applications, has spurred structural and functional investigations of RNA. For these studies, the traditional purification method for in vitro transcribed RNA is denaturing polyacrylamide gel electrophoresis. However, gel-based procedures denature the RNA and can be very tedious and time-consuming. Thus, several alternative schemes have been developed for fast non-denaturing purification of RNA transcribed in vitro. In a recent report, a quick affinity purification procedure was developed for RNAs transcribed with a 3'-ARiBo tag and shown to provide RNA with exceptionally high purity and yield. The ARiBo tag contains the λboxB RNA and the glmS ribozyme, allowing immobilization on GSH-Sepharose resin via a λN-GST fusion protein and elution by activation of the glmS ribozyme with glucosamine-6-phosphate. This Chapter outlines the experimental details for affinity batch purification of RNAs using ARiBo tags. Although the procedure was originally developed for purification of a stable purine riboswitch mutant, it is demonstrated here for purification of the terminal loop of the let-7g precursor miRNA, an important target of the pluripotency factor Lin28.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,009 |
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 ».