Split Locations and Secondary Structures of a DNAzyme Critical to Binding-Assembled Multicomponent Nucleic Acid Enzymes for Protein Detection
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide RNA-cleaving DNAzymes and their multicomponent nucleic acid enzymes (MNAzymes) have been successfully used to detect nucleic acids and proteins. The appropriate split of the catalytic cores of DNAzymes is critical to the formation of MNAzymes with high catalytic activities. However, for protein detection, no systematic investigation has been made on the effects of the split locations and secondary structures of MNAzymes on the catalytic activities of the cleavage reaction. We systematically studied how split locations and secondary structures affect the activity of the MNAzymes that catalyze multiple cleavage steps. We engineered the MNAzymes on the basis of the RNA-cleaving DNAzyme 10-23 as a model system. We designed 28 pairs of MNAzymes, representing 14 different split locations and two secondary structures: the three-arm and the four-arm structures. By comparing the multiple turnover numbers ( k obs.m ) of the 28 MNAzymes, we showed that the split location between the seventh cytosine and the eighth thymine of the catalytic core region and the four-arm structure resulted in optimum catalytic activity. Binding-induced DNA assembly of the optimized MNAzymes enabled sensitive detection of two model protein targets, demonstrating promising potential of the binding-assembled MNAzymes for protein analysis. The strategy of binding-assembled MNAzymes and systematic studies measuring multiple turnover numbers ( k obs.m ) provide a new approach to studying other partial (split) DNAzymes and engineering better MNAzymes for the detection of specific proteins.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».