Comprehensive profiling of the ligand binding landscapes of duplexed aptamer families reveals widespread induced fit
Notice bibliographique
Résumé
Duplexed aptamers (DAs) are ligand-responsive constructs engineered by hybridizing an aptamer with an aptamer-complementary element (ACE, e.g., a DNA oligonucleotide). Although DAs are commonly deployed, the binding dynamics of ternary ACE-aptamer-ligand systems remain underexplored, having been conventionally described by a conformational selection framework. Here we introduce aptamer-complementary element scanning (ACE-Scan) as a method to generate comprehensive hybridization, spontaneous off-rate, and induced fit ligand-binding landscapes for entire DA families. ACE-Scan reveals induced fit in DAs engineered from small molecule- and protein-binding DNA and RNA aptamers, as well as DAs engineered from the natural add riboswitch aptamer. To validate ACE-Scan, we engineer solution-phase ATP-specific DAs from 5 ACEs with varying spontaneous and induced fit off-rates, generating aptasensors with 8-fold differences in dynamic range consistent with ACE-Scan. This work demonstrates that ACE-Scan can readily map induced fit in DAs, empowering aptamers in biosensing, synthetic biology, and DNA nanomachines.
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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 ».