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Enregistrement W2578409681 · doi:10.1002/cbic.201600708

An Exceptionally Selective DNA Cooperatively Binding Two Ca<sup>2+</sup> Ions

2017· article· en· W2578409681 sur OpenAlexafffund
Wenhu Zhou, Runjhun Saran, Po‐Jung Jimmy Huang, Jinsong Ding, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueChemBioChem · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésDNAChemistryIonBiophysicsCombinatorial chemistryBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ca2+ is a highly important metal ion in biology and in the environment, and thus there is extensive work in developing sensors for Ca2+ detection. Although many Ca2+‐binding proteins are known, few nucleic acids can selectively bind Ca2+. DNA‐based biosensors are attractive for their high stability and excellent programmability. We report a RNA‐cleaving DNAzyme, EtNa, cooperatively binding two Ca2+ ions but to only one Mg2+. Four DNAzymes with known Ca2+‐dependent activity were compared, and the EtNa had the best selectivity for Ca2+. The EtNa is 90 times more active in Ca2+ than in Mg2+. Phosphorothioate (PS) modification showed that both non‐bridging oxygen atoms at the scissile phosphate contribute equally to Ca2+ binding. The pH–rate profile suggests two concurrent deprotonation reactions. EtNa was further engineered for Ca2+ sensing, and found to have a detection limit of 17 μm Ca2+ and excellent selectivity. The detection of Ca2+ in tap water was performed, and the result was comparable with that by ICP‐MS. This study offers new fundamental insights into Ca2+ binding by nucleic acids and improved metal selectivity by having multiple cooperative metal binding sites.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations82
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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