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Enregistrement W4225271061 · doi:10.1002/cmdc.202200166

One Solution for All: Searching for Universal Aptamers for Constantly Mutating Spike Proteins of SARS‐CoV‐2

2022· article· en· W4225271061 sur OpenAlexafffund
Jiuxing Li, Zijie Zhang, Ryan Amini, Yingfu Li

Notice bibliographique

RevueChemMedChem · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsMcMaster University
Mots-clésAptamerSystematic evolution of ligands by exponential enrichmentSpike ProteinSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Computational biologyTarget proteinCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SELEX Aptamer Technique2019-20 coronavirus outbreakSpike (software development)BiologyDNAVirologyGeneticsRNAGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aptamers that can recognize the spike (S) protein of SARS-CoV-2 with high affinity and specificity are useful molecules towards the development of diagnostics and therapeutics to fight COVID-19. However, this S protein is constantly mutating, producing variants of concern (VoCs) that can significantly weaken the binding by aptamers initially engineered to recognize the S protein of the wildtype virus or a specific VoC. One strategy to overcome this problem is to develop universal aptamers that are insensitive to all or most of the naturally emerging mutations in the protein. We have recently demonstrated this concept by subjecting a pool of S protein-binding DNA aptamers for one-round parallel-SELEX experiments targeting 5 different S protein variants for binding-based sequence enrichment, followed by bioinformatic analysis of the enriched pools. This effort has led to the identification of a universal aptamer that recognizes 8 different variants of the spike protein with equally excellent affinity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,323
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 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'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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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