Ligase-catalyzed transcription and reverse-transcription of XNA-containing nucleic acid polymers using T3 DNA ligase
Notice bibliographique
Résumé
A method to enable the transliteration between various XNA-continaing nucleic acids and canonical DNA is described. Using Ligase-catalysed oligonucleotide polymerisation (LOOPER), we show that DNA can be used as a template to generate nucleic acids polymers comprising various levels of 2’-fluoro (2’-F), 2'-Fluoro-arabinonucleic Acid (FANA), 2’-O-methyl (2’-OMe), and Locked Nucleic Acids (LNA) in moderate yields. The fidelity and biases of the LOOPER process was studied in detail for the 2’-F system by developing a hairpin-based sequecing method, which showed fidelities exceeeding 95% along with positional and sequence dependencies within the polymerised XNA-containing anticondons. Lastly, we show the ability of LOOPER to regenerate DNA from 2’-F, FANA, 2’-OMe, and LNA in moderate yield and in fidelities over 95%. Taken together, this study demonstrates the potential of LOOPER to serve as a platform for applications where the transliteration between XNA and DNA is needed, such as the in vitro evolution of XNA-containing nucleic acid polymers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».