Nuclease-assisted selection of slow-off rate aptamers

适体 核酸酶 指数富集配体系统进化 选择(遗传算法) 积极选择 计算生物学 化学 纳米技术 计算机科学 生物 DNA 材料科学 生物化学 遗传学 机器学习 基因 核糖核酸
作者
Obtin Alkhamis,Juan Canoura,Linlin Wang,Yi Xiao
出处
期刊:Science Advances [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:10 (24) 被引量:6
标识
DOI:10.1126/sciadv.adl3426
摘要

Conventional directed evolution methods offer the ability to select bioreceptors with high binding affinity for a specific target in terms of thermodynamic properties. However, there is a lack of analogous approaches for kinetic selection, which could yield affinity reagents that exhibit slow off-rates and thus remain tightly bound to targets for extended periods. Here, we describe an in vitro directed evolution methodology that uses the nuclease flap endonuclease 1 to achieve the efficient discovery of aptamers that have slow dissociation rates. Our nuclease-assisted selection strategy can yield specific aptamers for both small molecules and proteins with off-rates that are an order of magnitude slower relative to those obtained with conventional selection methods while still retaining excellent overall target affinity in terms of thermodynamics. This new methodology provides a generalizable approach for generating slow off-rate aptamers for diverse targets, which could, in turn, prove valuable for applications including molecular devices, bioimaging, and therapy.

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
1秒前
夏天夏天悄悄过去完成签到,获得积分10
2秒前
森距离发布了新的文献求助30
2秒前
马茹发布了新的文献求助10
2秒前
田様应助岁月轮回采纳,获得10
3秒前
tq发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
热爱科研的小康完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
NexusExplorer应助沙拉酱采纳,获得10
6秒前
7秒前
Aprial完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
11秒前
11秒前
汉堡包应助xiaomage采纳,获得10
12秒前
小伊001完成签到,获得积分10
13秒前
王图图发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
罗伊黄完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
小马甲应助傅老师采纳,获得10
16秒前
韩嘉琦完成签到,获得积分10
17秒前
岁月轮回发布了新的文献求助10
17秒前
义气丹雪应助热情蓝天采纳,获得50
18秒前
沙拉酱完成签到,获得积分10
18秒前
dyyisash完成签到 ,获得积分10
18秒前
lee完成签到,获得积分10
19秒前
韩嘉琦发布了新的文献求助10
19秒前
云飞扬完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
21秒前
简单沛山完成签到,获得积分10
21秒前
沙拉酱发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
23秒前
24秒前
方森岩完成签到,获得积分10
24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
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
Superabsorbent Polymers 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5712008
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5207072
关于积分的说明 15265901
捐赠科研通 4864051
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2611188
邀请新用户注册赠送积分活动 1561440
关于科研通互助平台的介绍 1518761