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Enregistrement W3090930135 · doi:10.1093/nar/gkaa800

Evolution of a highly functional circular DNA aptamer in serum

2020· article· en· W3090930135 sur OpenAlexafffund
Yu Mao, Jimmy Gu, Dingran Chang, Lei Wang, Lili Yao, Qihui Ma, Zhaofeng Luo, Hao Qu, Yingfu Li, Lei Zheng

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésBiologyAptamerDNACircular DNAGeneticsComputational biologyBase sequenceEvolutionary biologyGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Circular DNA aptamers are powerful candidates for therapeutic applications given their dramatically enhanced biostability. Herein we report the first effort to evolve circular DNA aptamers that bind a human protein directly in serum, a complex biofluid. Targeting human thrombin, this strategy has led to the discovery of a circular aptamer, named CTBA4T-B1, that exhibits very high binding affinity (with a dissociation constant of 19 pM), excellent anticoagulation activity (with the half maximal inhibitory concentration of 90 pM) and high stability (with a half-life of 8 h) in human serum, highlighting the advantage of performing aptamer selection directly in the environment where the application is intended. CTBA4T-B1 is predicted to adopt a unique structural fold with a central two-tiered guanine quadruplex capped by two long stem-loops. This structural arrangement differs from all known thrombin binding linear DNA aptamers, demonstrating the added advantage of evolving aptamers from circular DNA libraries. The method described here permits the derivation of circular DNA aptamers directly in biological fluids and could potentially be adapted to generate other types of aptamers for therapeutic applications.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations49
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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