Rapid Nuclease-Assisted Selection of High-Affinity Small-Molecule Aptamers

化学 适体 核酸酶 选择(遗传算法) 小分子 分子 组合化学 计算生物学 生物物理学 生物化学 DNA 分子生物学 有机化学 计算机科学 生物 人工智能
作者
Linlin Wang,Obtin Alkhamis,Juan Canoura,Haixiang Yu,Yi Xiao
出处
期刊:Journal of the American Chemical Society [American Chemical Society]
卷期号:146 (31): 21296-21307 被引量:22
标识
DOI:10.1021/jacs.4c00748
摘要

Aptamers are nucleic acid bioreceptors that have been widely utilized for a variety of biosensing applications, including in vivo detection methods that would not be possible with antibody-based systems. However, it remains challenging to generate high-quality aptamers for small molecule targets, particularly for use under physiological conditions. We present a highly effective aptamer selection technology for small-molecule targets that utilizes the nuclease EcoRI to remove nonspecific or weakly binding sequences in solution phase, rapidly enriching high-affinity target binders within just a few rounds of selection. As proof-of-concept, we used our nuclease-assisted SELEX (NA-SELEX) method to isolate aptamers for a synthetic cannabinoid, AB-FUBINACA. Within five rounds, we identified two highly specific aptamers that exhibit nanomolar affinity at physiological temperature. We also demonstrate the robustness and reproducibility of NA-SELEX by performing the same selection experiment with fresh reagents and libraries, obtaining the same two aptamers as well as two other high-quality aptamer candidates. Finally, we compare NA-SELEX against a conventional library-immobilized SELEX screen for AB-FUBINACA using the same screening conditions, identifying aptamers with 25–100-fold weaker affinity after 11 rounds of selection. NA-SELEX therefore could be an effective selection method for the isolation of high-quality aptamers for small-molecule targets.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
SciGPT应助YangSY采纳,获得10
1秒前
3秒前
周同学发布了新的文献求助10
3秒前
槿裡完成签到 ,获得积分10
4秒前
林药师完成签到 ,获得积分10
4秒前
6秒前
Mollyxueyue发布了新的文献求助30
6秒前
6秒前
Owen应助那天晚上我竟然采纳,获得10
6秒前
Manqing完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
SnowReed完成签到 ,获得积分10
8秒前
krajicek完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
10秒前
FFFFFFF完成签到,获得积分10
10秒前
CXY发布了新的文献求助10
11秒前
nnn完成签到,获得积分10
11秒前
深味i完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
岂有此李完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
CipherSage应助猪八戒采纳,获得10
15秒前
吴晨曦发布了新的文献求助10
15秒前
江淮行发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
Lucas应助橙子采纳,获得10
17秒前
Manqing发布了新的文献求助10
17秒前
温以凡完成签到,获得积分10
17秒前
满意台灯完成签到,获得积分10
19秒前
外向的导师完成签到,获得积分10
19秒前
小二郎应助Mystic采纳,获得10
19秒前
TGM_Hedwig发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
geqian完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
吴晨曦完成签到,获得积分10
20秒前
卡卡完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Merrill's Atlas of Radiographic Positioning and Procedures - 3-Volume Set, 16th Edition 2000
Petrology and Plate Tectonics 800
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 540
Trees of tropical Asia : an illustrated guide to diversity 500
Materials Informatics Molecules, Crystals and Beyond A volume in Acta Materialia Book Series 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7047382
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8713166
关于积分的说明 18449317
捐赠科研通 6562248
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3118906
关于科研通互助平台的介绍 2205293
邀请新用户注册赠送积分活动 2094310