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Enregistrement W2967655643 · doi:10.1002/cbic.201900455

An Unintentional Discovery of a Fluorogenic DNA Probe for Ribonuclease I

2019· article· en· W2967655643 sur OpenAlexafffund
Dingran Chang, Thomas Ming Swi Chang, Bruno J. Salena, Yingfu Li

Notice bibliographique

RevueChemBioChem · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRNase PRibonucleaseEnterobacter aerogenesEscherichia coliBiologyBacteriaMolecular probeHybridization probeBiochemistryRNase HComputational biologyChemistryDNAGeneticsGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ribonuclease I belongs to a class of nonspecific endoribonucleases and plays many important roles in a variety of biological and cellular processes. While their ubiquitous nature and high activity contribute to the well-known problem of RNase contamination in experimentation, their abundance in bacteria can potentially be leveraged as a biosensor target. As a result, there is substantial interest in generating a specific and reliable probe for RNase detection for a variety of purposes. To that end, we report on our unintentional discovery of the RNase I probe RFA13-1 isolated through in vitro selection with the crude extracellular mixture from Clostridium difficile contaminated with Klebsiella aerogenes as a selection target. Characterization of RFA13-1 reveals that it exhibits high sensitivity to Escherichia coli RNase I with a detection limit of 1.39 pm. Furthermore, RFA13-1 also shows high specificity for RNase I produced only in select bacteria from the Enterobacteriaceae family. As a result, this probe offers a simple tool for RNase I detection with potential applications in RNase functional studies, ribonuclease contamination monitoring, and bacterial detection.

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 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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