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Enregistrement W2963171250 · doi:10.1002/cbic.201900344

Replacing Mg<sup>2+</sup> by Fe<sup>2+</sup> for RNA‐Cleaving DNAzymes

2019· article· en· W2963171250 sur OpenAlexafffund
Woohyun J. Moon, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueChemBioChem · 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 CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésDeoxyribozymeChemistryRibozymeCatalysisCofactorDNARNAActive siteDivalentEnzymeMetalStereochemistryBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It has been proposed that Mg 2+ and Fe 2+ are very similar in interacting with ribozymes and some protein‐based enzymes, but their activities with DNAzymes have yet to be studied. Here, the activity of Fe 2+ as cofactor for a few RNA‐cleaving DNAzymes is investigated. 17E is a well‐studied DNAzyme that is active in the presence of many different divalent metal ions; it is highly active with Fe 2+ with an apparent K d of 29.7±2.3 μ m and a k obs of 1.12±0.11 min −1 in the presence of 1 m m Fe 2+ at pH 7.5. Fe 2+ has 21‐fold higher activity than Mg 2+ . Six different DNAzymes are then tested, and only the DNAzymes active with Mg 2+ (17E, 8–17, and E5) are active with Fe 2+ . Fe 2+ has 25 and one‐ to twofold higher activity than Mg 2+ for the 8–17 and E5 DNAzymes, respectively. In pH&gt;7 buffer and in presence of air, 1 m m Fe 2+ results in a nonspecific degradation of the DNA strand due to reactive oxygen species (ROS). Cleavage reactions in anoxic environment and antioxidant ascorbate can be used to overcome the effect of oxidation. The findings provide insights for potential DNAzyme catalysis in the early Earth, and they further support the similarity between Mg 2+ and Fe 2+ in enzyme catalysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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