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Enregistrement W6987547840

Targeting Alpha-Synuclein using chemically modified nucleic acid scaffolds

2024· dissertation· en· W6987547840 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensiNano Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleic acidAptamerDNASystematic evolution of ligands by exponential enrichmentRNASmall moleculeScaffoldBinding selectivityOligonucleotide
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parkinson’s disease is the second most prevalent neurodegenerative disease and a rising problem worldwide, where the lack of early and specific diagnosis is causing significant concerns. To date, diagnosis relies on clinical determination of symptoms that may develop decades after the disease’s onset. Biomarkers reflecting the progression of Parkinson’s disease have arisen as potential diagnostic targets, such as -Synuclein (-SN) aggregates. -SN oligomers are small aggregated species which play a key role in disease initiation and progression. These appear promising biomarkers for early detection, although specific targeting remains challenging. Nucleic acid technology has transpired in diagnostic applications due to its unique properties of self-assembly and sequence programmability, facilitated by Watson-Crick base pairing, along with the possibility of easy chemical functionalisation. Nucleic acids are commonly applied in biosensing and target recognition, as they can be utilised to build various architectures, either binding a target specifically, such as aptamers, or scaffolding known binding partners. This thesis presents three projects approaching specific targeting of -SN by employing the functionalisation of nucleic acids. In the first project, RNA was modified in a site-specific manner using small molecules reported to interact with -SN. The modifications were incorporated, using the RNA as a spatially designed scaffold or employing systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX) for specific targeting of -SN. The incorporation of modifications did increase interactions of -SN, though specificity was not obtained. The second project applied the conjugation of known -SN binding partners to DNA oligonucleotides, spatially scaffolding the binding partners, such as a nanobody, a peptide or DNA aptamers to obtain increased binding through multimerisation. Multimerisation of the nanobody resulted in an increased binding affinity. The final project approached the employment of modified RNA in standard applications, such as fibrillation assays and histochemistry. Small -SN binding molecules were conjugated to RNA to study if the conjugation affected binding properties or fibrillation of -SN. And whether modified RNA could be utilised as an imaging agent of human tissue containing pathological -SN. The application of modified RNA did not yield conclusive results when investigating -SN, as none of the RNA constructs exhibited the desired specificity. Collectively, these projects demonstrate the potential of chemically modifying nucleic acids by altering the sequence in a site-specific manner or utilising oligonucleotides to scaffold binding partners and detection agents. Nucleic acid scaffolds can display a diverse range of molecules with high spatial control, making them suitable for applications in bioimaging and molecular targeting.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,276 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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