Quantitative Characterization of Partitioning in Selection of DNA Aptamers for Protein Targets by Capillary Electrophoresis
Notice bibliographique
Résumé
Partitioning of protein–DNA complexes from protein-unbound DNA is a key step in selection of DNA aptamers. Conceptually, the partitioning step is characterized by two parameters: transmittance for protein-bound DNA (binders) and transmittance for unbound DNA (nonbinders). Here we present the first study to reveal how these transmittances depend on experimental conditions; such studies are pivotal to the effective planning and control of selection. Our focus was capillary electrophoresis (CE) which is a partitioning approach of high efficiency. By combining a theoretical model and experimental data, we evaluated the dependence of transmittances of binders and nonbinders on the molecular weight of protein target in two modes of CE-based partitioning: nonequilibrium capillary electrophoresis of equilibrium mixtures (NECEEM) and ideal-filter capillary electrophoresis (IFCE). Our data suggest that as the molecular weight of the protein target decreases: (i) the transmittance for binders remains close to unity in NECEEM but decreases drastically in IFCE and (ii) the transmittance for nonbinders increases orders of magnitude in NECEEM but remains relatively stable at a very low level in IFCE. To determine the optimal CE conditions for a given size of protein target, a balance between transmittances of binders and nonbinder must be reached; such a balance would ensure the collection of binders of sufficient purity and quantity. We conclude that, as a rule of thumb, IFCE is preferable for large-size protein targets while NECEEM should be the method of choice for small-size protein targets
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».