Fluorophore ligand binding and complex stabilization of the RNA Mango and RNA Spinach aptamers
Notice bibliographique
Résumé
The effective tracking and purification of biological RNAs and RNA protein complexes is currently challenging. One promising strategy to simultaneously address both of these problems is to develop high-affinity RNA aptamers against taggable small molecule fluorophores. RNA Mango is a 39-nucleotide, parallel-stranded G-quadruplex RNA aptamer motif that binds with nanomolar affinity to a set of thiazole orange (TO1) derivatives while simultaneously inducing a 10 3 -fold increase in fluorescence. We find that RNA Mango has a large increase in its thermal stability upon the addition of its TO1-Biotin ligand. Consistent with this thermal stabilization, RNA Mango can effectively discriminate TO1-Biotin from a broad range of small molecule fluorophores. In contrast, RNA Spinach, which is known to have a substantially more rigid G-quadruplex structure, was found to bind to this set of fluorophores, often with higher affinity than to its native ligand, 3,5-difluoro-4-hydroxybenzylidene imidazolinone (DFHBI), and did not exhibit thermal stabilization in the presence of the TO1-Biotin fluorophore. Our data suggest that RNA Mango is likely to use a concerted ligand-binding mechanism that allows it to simultaneously bind and recognize its TO1-Biotin ligand, whereas RNA Spinach appears to lack such a mechanism. The high binding affinity and fluorescent efficiency of RNA Mango provides a compelling alternative to RNA Spinach as an RNA reporter system and paves the way for the future development of small fluorophore RNA reporter systems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».