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Enregistrement W4417415107 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-jp30r

A High-affinity but Low-abundance Kanamycin Aptamer Reveals Hybridization-limited Capture-SELEX

2025· article· W4417415107 sur OpenAlexafffund
Yuzhe Ding, Qingyu Chen, Yicheng Heng, Emily Hoi Pui Chao, Yunus A. Kaiyum, Philip E. Johnson, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAptamerKanamycinTitrationHeteroduplexAminoglycosideLoop-mediated isothermal amplificationSequence (biology)Detection limit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kanamycin A, or simply referred to as kanamycin, is an aminoglycoside antibiotic with a narrow therapeutic window. Aptamers are useful recognition molecules for its detection and continuous monitoring. However, a high-quality kanamycin aptamer that works under physiological condition is still lacking. In this work, we revisited a previous aptamer selection done at pH 8, which was abandoned due to poor sequence enrichment. Its top sequence named KAN8-1 shows a Kd of 51 nM at pH 7.5 for kanamycin as measured by isothermal titration calorimetry, and its affinities to kanamycin A and B are similar. Using NMR spectroscopy methods, the KAN8-1 aptamer undergoes ligand-induced folding and likely has a better defined structure compared to the KAN6-1 aptamer, which was highly enriched at the pH 6 selection. Using the KAN8-1 aptamer, a strand-displacement biosensor was developed and it has a limit of detection of 0.9 µM with excellent selectivity. This sensor also has a similar performance in serum. The reason for the poor enrichment of KAN8-1 was attributed to its low hybridization efficiency and poor hybridization stability to the capture strand as demonstrated by a fluorescence titration assay and melting analysis, which indicated a limitation of the capture-SELEX method.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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