MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377087378 · doi:10.1093/nar/gkad424

Selection of allosteric dnazymes that can sense phenylalanine by expression-SELEX

2023· article· en· W4377087378 sur OpenAlexfundno aff
Binfen Chen, Xinmei Yu, Ting Gao, Yaoyao Wu, Xiaojun Zhang, Sanshu Li

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Xiamen CityMcMaster University
Mots-clésAptamerDeoxyribozymeSystematic evolution of ligands by exponential enrichmentBiologyDNAPhenylalanineBiosensorAllosteric regulationSELEX Aptamer TechniqueComputational biologySelection (genetic algorithm)Ligand (biochemistry)BiochemistryMolecular biologyRNAEnzymeComputer scienceReceptorGeneAmino acidMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aptamers are ligand-binding RNA or DNA molecules and have been widely examined as biosensors, diagnostic tools, and therapeutic agents. The application of aptamers as biosensors commonly requires an expression platform to produce a signal to report the aptamer-ligand binding event. Traditionally, aptamer selection and expression platform integration are two independent steps and the aptamer selection requires the immobilization of either the aptamer or the ligand. These drawbacks can be easily overcome through the selection of allosteric DNAzymes (aptazymes). Herein, we used the technique of Expression-SELEX developed in our laboratory to select for aptazymes that can be specifically activated by low concentrations of l-phenylalanine. We chose a previous DNA-cleaving DNAzyme known as II-R1 as the expression platform for its low cleavage rate and used stringent selection conditions to drive the selection of high-performance aptazyme candidates. Three aptazymes were chosen for detailed characterization and these DNAzymes were found to exhibit a dissociation constant for l-phenylalanine as low as 4.8 μM, a catalytic rate constant improvement as high as 20 000-fold in the presence of l-phenylalanine, and the ability to discriminate against closely related l-phenylalanine analogs including d-phenylalanine. This work has established the Expression-SELEX as an effective SELEX method to enrich high-quality ligand-responsive aptazymes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNucleic Acids ResearchMême sujetAdvanced biosensing and bioanalysis techniquesTravaux en français237 207