Cross-Binding of Four Adenosine/ATP Aptamers to Caffeine, Theophylline, and Other Methylxanthines
Notice bibliographique
Résumé
The classical DNA aptamer for adenosine and ATP was selected twice using ATP as the target in 1995 and 2005, respectively. In 2022, this motif appeared four more times from selections using adenosine, ATP, theophylline, and caffeine as targets, suggesting that this aptamer can also bind methylxanthines. In this work, using thioflavin T fluorescence spectroscopy, this classical DNA aptamer showed K d values for adenosine, theophylline, and caffeine of 9.5, 101, and 131 μM, respectively, and similar K d values were obtained using isothermal titration calorimetry. Binding to the methylxanthines was also observed for the newly selected Ade1301 aptamer but not for the Ade1304 aptamer. The RNA aptamer for ATP also had no binding to the methylxanthines. Molecular dynamics simulations were performed using the classical DNA and RNA aptamers based on their NMR structures, and the simulation results were consistent with the experimental observations, explaining the selectivity profiles. This study suggests that a broader range of target analogues need to be tested for aptamers. For the detection of adenosine and ATP, the Ade1304 aptamer is a better choice due to its better selectivity.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».