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Enregistrement W2955056885 · doi:10.1093/nar/gkz578

From general base to general acid catalysis in a sodium-specific DNAzyme by a guanine-to-adenine mutation

2019· article· en· W2955056885 sur OpenAlexafffund
Lingzi Ma, Sanjana Kartik, Biwu Liu, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDeoxyribozymeGuanineStereochemistryNucleotideHypoxanthineBiologyNucleobaseCatalysisBiochemistryDNANucleic acidChemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, a few Na+-specific RNA-cleaving DNAzymes were reported, where nucleobases are likely to play critical roles in catalysis. The NaA43 and NaH1 DNAzymes share the same 16-nt Na+-binding motif, but differ in one or two nucleotides in a small catalytic loop. Nevertheless, they display an opposite pH-dependency, implicating distinct catalytic mechanisms. In this work, rational mutation studies locate a catalytic adenine residue, A22, in NaH1, while previous studies found a guanine (G23) to be important for the catalysis of NaA43. Mutation with pKa-perturbed analogs, such as 2-aminopurine (∼3.8), 2,6-diaminopurine (∼5.6) and hypoxanthine (∼8.7) affected the overall reaction rate. Therefore, we propose that the N1 position of G23 (pKa ∼6.6) in NaA43 functions as a general base, while that of A22 (pKa ∼6.3) in NaH1 as a general acid. Further experiments with base analogs and a phosphorothioate-modified substrate suggest that the exocyclic amine in A22 and both of the non-bridging oxygens at the scissile phosphate are important for catalysis for NaH1. This is an interesting example where single point mutations can change the mechanism of cleavage from general base to general acid, and it can also explain this Na+-dependent DNAzyme scaffold being sensitive to a broad range of metal ions and molecules.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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