The optimization of cell-SELEX based aptamer selection through masking DNA, PCR and non-SELEX
Notice bibliographique
Résumé
Aptamers are short oligonucleotide sequences that are capable of binding with high affinity and specificity to a wide variety of targets. The selection of aptamers from a random oligonucleotide library, by cell-SELEX, has lead to their in vivo application in both research and clinical settings. Cell-SELEX continues to be hindered by the non-specific binding of selection sequences to the complex cell surface as well as low specificity in the PCR amplification of DNA. In this work the cell-SELEX procedure was optimized to improve the efficiency of aptamer selection using three modifications: masking DNA characterization, non-SELEX selection and touchdown PCR. An established masking DNA model was tested against the MCF-7 and 4T1 cell lines and was shown to be capable of determining the masking DNA concentration needed for aptamer selection. The traditional SELEX approach was combined with a non-SELEX aptamer selection protocol to reduce the concentration and heterogeneity of sequences collected after the first round of selection thus leading to more accurate PCR amplification and a decrease in byproduct formation. Lastly, touchdown PCR was used to successfully eliminate the amplification of genomic DNA reducing the formation of genomic DNA byproducts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».