Diverse high-affinity DNA aptamers for wild-type and B.1.1.7 SARS-CoV-2 spike proteins from a pre-structured DNA library
Notice bibliographique
Résumé
We performed in vitro selection experiments to identify DNA aptamers for the S1 subunit of the SARS-CoV-2 spike protein (S1 protein). Using a pool of pre-structured random DNA sequences, we obtained over 100 candidate aptamers after 13 cycles of enrichment under progressively more stringent selection pressure. The top 10 sequences all exhibited strong binding to the S1 protein. Two aptamers, named MSA1 (Kd = 1.8 nM) and MSA5 (Kd = 2.7 nM), were assessed for binding to the heat-treated S1 protein, untreated S1 protein spiked into 50% human saliva and the trimeric spike protein of both the wildtype and the B.1.1.7 variant, demonstrating comparable affinities in all cases. MSA1 and MSA5 also recognized the pseudotyped lentivirus of SARS-CoV-2 with respective Kd values of 22.7 pM and 11.8 pM. Secondary structure prediction and sequence truncation experiments revealed that both MSA1 and MSA5 adopted a hairpin structure, which was the motif pre-designed into the original library. A colorimetric sandwich assay was developed using MSA1 as both the recognition element and detection element, which was capable of detecting the pseudotyped lentivirus in 50% saliva with a limit of detection of 400 fM, confirming the potential of these aptamers as diagnostic tools for COVID-19 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».