Cross‐Binding of Adenosine by Aptamers Selected Using Theophylline
Notice bibliographique
Résumé
We recently reported that some adenosine binding aptamers can also bind caffeine and theophylline with around 20-fold lower affinities. This discovery led to the current work to examine the cross-binding of adenosine to theophylline aptamers. For the DNA aptamer for theophylline, cross-binding to adenosine was observed, and the affinity was 18 to 38-fold lower for adenosine based on assays using isothermal titration calorimetry and ThT fluorescence spectroscopy. The binding complexes were characterized using NMR spectroscopy, and both adenosine and theophylline showed an overall similar binding structure to the DNA theophylline aptamer, although small differences were also observed. In contrast, the RNA aptamer did not show binding to adenosine, although both aptamers have very similar relative selectivity for various methylxanthines including caffeine. After a negative selection, a few new aptamers with completely different primary sequences for theophylline were obtained and they did not show binding to adenosine. Thus, there are many ways for aptamers to bind theophylline and some can have cross-binding to adenosine. In biology, theophylline, caffeine, and adenosine can bind to the same protein receptors to regulate sleep, and their binding to the same DNA motifs may suggest an early role of nucleic acids in similar regulatory functions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».