Fluorescent Visualization of Mango-tagged RNA in Polyacrylamide Gels via a Poststaining Method
Notice bibliographique
Résumé
Native and denaturing polyacrylamide gels are routinely used to characterize ribonucleoprotein (RNP) complex mobility and to measure RNA size, respectively. As many gel-imaging techniques use nonspecific stains or expensive fluorophore probes, sensitive, discriminating, and economical gel-imaging methodologies are highly desirable. RNA Mango core sequences are small (19-22 nt) sequence motifs that, when closed by an arbitrary RNA stem, can be simply and inexpensively appended to an RNA of interest. These Mango tags bind with high affinity and specificity to a thiazole-orange fluorophore ligand called TO1-Biotin, which becomes thousands of times more fluorescent upon binding. Here we show that Mango I, II, III, and IV can be used to specifically image RNA in gels with high sensitivity. As little as 62.5 fmol of RNA in native gels and 125 fmol of RNA in denaturing gels can be detected by soaking gels in an imaging buffer containing potassium and 20 nM TO1-Biotin for 30 min. We demonstrate the specificity of the Mango-tagged system by imaging a Mango-tagged 6S bacterial RNA in the context of a complex mixture of total bacterial RNA.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».