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Enregistrement W3093310075 · doi:10.1002/open.202000134

In vitro Selection of Chemically Modified DNAzymes

2020· review· en· W3093310075 sur OpenAlexaff
Po‐Jung Jimmy Huang, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueChemistryOpen · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeoxyribozymeRNAOligonucleotideDNARNase HCleaveCleavage (geology)ChemistryCombinatorial chemistryNucleic acidPrimer extensionBiochemistryBiophysicsRNase PBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract DNAzymes are in vitro selected DNA oligonucleotides with catalytic activities. RNA cleavage is one of the most extensively studied DNAzyme reactions. To expand the chemical functionality of DNA, various chemical modifications have been made during and after selection. In this review, we summarize examples of RNA‐cleaving DNAzymes and focus on those modifications introduced during in vitro selection. By incorporating various modified nucleotides via polymerase chain reaction (PCR) or primer extension, a few DNAzymes were obtained that can be specifically activated by metal ions such as Zn2+ and Hg2+. In addition, some modifications were introduced to mimic RNase A that can cleave RNA substrates in the absence of divalent metal ions. In addition, single modifications at the fixed regions of DNA libraries, especially at the cleavage junctions, have been tested, and examples of DNAzymes with phosphorothioate and histidine‐glycine modified tertiary amine were successfully obtained specific for Cu2+, Cd2+, Zn2+, and Ni2+. Labeling fluorophore/quencher pair right next to the cleavage junction was also used to obtain signaling DNAzymes for detecting various metal ions and cells. Furthermore, we reviewed work on the cleavage of 2′‐5′ linked RNA and L‐RNA substrates. Finally, applications of these modified DNAzymes as biosensors, RNases, and biochemical probes are briefly described with a few future research opportunities outlined at the end.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 GPT0,323
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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