MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387357537 · doi:10.1002/chem.202302616

Capture‐SELEX of DNA Aptamers for Sulforhodamine B and Fluorescein

2023· article· en· W4387357537 sur OpenAlexafffund
Lide Gu, Jiajie Zheng, Yao Zhang, Deli Wang, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilUniversity of Waterloo
Mots-clésAptamerSystematic evolution of ligands by exponential enrichmentSulforhodamine BFluoresceinDNAChemistryComputational biologyBiologyMolecular biologyFluorescencePhysicsOpticsBiochemistryRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While many dye binding aptamers have been reported, most of them were for light‐up aptamers that can significantly enhance the quantum yield of fluorophores. Sulforhodamine B (SRhB) was used as a target previously to select both DNA and RNA aptamers, and the DNA aptamer was a G‐quadruplex that can bind to a number of rhodamine analogs. In addition, the previous selections were performed by immobilizing the target molecules. In this work, the library immobilization method was used to respectively select aptamers for SRhB and fluorescein. The SRhB aptamer has a non‐G‐quadruplex structure with a Kd of 1.0 μM measured from isothermal titration calorimetry. Upon titration of the aptamer, the fluorescence of SRhB increased 2.5‐fold, and this aptamer does not require Mg2+ for binding. Rhodamine B has even tighter binding suggesting binding through the xanthene moiety of the dyes. No binding was detected for fluorescein. For the fluorescein selection, a dominant aptamer sequence with a Kd of 147 μM was obtained. This study provides two new aptamers for two important fluorophores that can be used to study aptamer‐based separation, dye detection and catalysis. Comparison of these aptamers also provides insights into the effect of functional groups on aptamer binding.

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)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemistry - A European JournalMême sujetAdvanced biosensing and bioanalysis techniquesTravaux en français237 207