Reselection Yielding a Smaller and More Active Silver-Specific DNAzyme
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ag10c is a recently reported RNA-cleaving DNAzyme obtained from in vitro selection. Its cleavage activity selectively requires Ag+ ions, and thus it has been used as a sensor for Ag+ detection. However, the previous selection yielded very limited information regarding its sequence requirement, since only ∼0.1% of the population in the final library were related to Ag10c and most other sequences were inactive. In this work, we performed a reselection by randomizing the 19 important nucleotides in Ag10c in such a way that a purine has an equal chance of being A or G, whereas a pyrimidine has an equal chance of being T or C. The round 3 library of the reselection was carefully analyzed and a statistic understanding of the relative importance of each nucleotide was obtained. At the same time, a more active mutant was identified, containing two mutated nucleotides. Further analysis indicated new base pairs leading to an enzyme with smaller catalytic loops but with ∼200% activity of the original Ag10c, and also excellent selectivity for Ag+. Therefore, a more active mutant of Ag10c was obtained and further truncations were successfully performed, which might be better candidates for developing new biosensors for silver. A deeper biochemical understanding was also obtained using this reselection method.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,003 |
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 ».