Kinetic ITC of DNA Aptamers Binding for Small Molecules and Implications for Binding Assays and Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The determination of k on and k off values through kinetic analysis is crucial for understanding the intricacies of aptamer‐target binding interactions. By employing kinetic ITC, we systematically analyzed a range of ITC data of various aptamers. Upon plotting their k on and k off values as a function of their K d values, a notable trend emerged. Across a range of K d values spanning from 28 nM to 864 μM, the k on value decreased from 2×10 5 M −1 s −1 to 96 M −1 s −1 , whereas the k off value increased from 1.03×10 −3 s −1 to 0.012 s −1 . Thus, both k on and k off contributed to the change of K d in the same direction, although the range of k on change was larger. Since experiments are often run at close to the K d value, this concentration effect also played an important role in the observed binding kinetics. The effect of these kinetic parameters on two common sensing mechanisms, including aptamer beacons and strand‐displacement assays, are discussed. This work has provided the kinetic values of small molecule binding aptamers and offered insights into aptamer‐based biosensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».