MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3010820094 · doi:10.1002/chem.202001193

Mechanochemical Synthesis of Short DNA Fragments

2020· article· en· W3010820094 sur OpenAlexafffund
James D. Thorpe, Daniel O’Reilly, Tomislav Friščić, Masad J. Damha

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhosphoramiditePhosphonateChemistryMechanochemistrySulfurDNAYield (engineering)ReagentMonomerProtecting groupCombinatorial chemistryOne-pot synthesisNucleic acidSolventOligonucleotideOrganic chemistryCatalysisMaterials scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate the first mechanochemical synthesis of DNA fragments by ball milling, enabling the synthesis of oligomers of controllable sequence and length using multi-step, one-pot reactions, without bulk solvent or the need to isolate intermediates. Mechanochemistry allowed for coupling of phosphoramidite monomers to the 5'-hydroxyl group of nucleosides, iodine/water oxidation of the resulting phosphite triester linkage, and removal of the 5'-dimethoxytrityl (DMTr) protecting group in situ in good yields (up to 60 % over three steps) to produce DNA dimers in a one-pot manner. H-Phosphonate chemistry under milling conditions enabled coupling and protection of the H-phosphonate linkage, as well as removal of the 5'-DMTr protecting group in situ, enabling a one-pot process with good yields (up to 65 % over three steps, or ca. 87 % per step). Sulfurization of the internucleotide linkage was possible using elemental sulfur (S8) or sulfur transfer reagents, yielding the target DNA phosphorothioate dimers in good yield (up to 80 % over two steps). This work opens the door to creation of solvent-free synthesis methodologies for DNA and RNA therapeutics.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,990

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)0,0110,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemistry - A European JournalMême sujetBacteriophages and microbial interactionsTravaux en français237 207