Elucidating the molecular docking and binding dynamics of aptamers with spike proteins across SARS-CoV-2 variants of concern

适体 生物信息学 指数富集配体系统进化 计算生物学 寡核苷酸 DNA 离解常数 化学 靶蛋白 对接(动物) 生物 生物化学 核糖核酸 遗传学 基因 医学 护理部 受体
作者
Irwin A. Quintela,Tyler Vasse,D. Z. Jian,C Harrington,Wesley Sien,Vivian C. H. Wu
出处
期刊:Frontiers in Microbiology [Frontiers Media]
卷期号:16
标识
DOI:10.3389/fmicb.2025.1503890
摘要

DNA aptamers with high binding affinity against SARS-CoV-2 spike proteins have been selected and analyzed. To better understand the binding affinities between DNA aptamers and spike proteins (S-proteins) of relevant variants of concerns (VOCs), in silico and in vitro characterization are excellent approaches to implement. Here, we identified and generated DNA aptamer sequences targeting the S-protein of SARS-CoV-2 VOCs through systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX). In silico , prediction of aptamer binding was conducted, followed by a step-by-step workflow for secondary and tertiary aptamer structures determination, modeling, and molecular docking to target S-protein. The in silico strategy was limited to only providing predictions of possible outcomes based on scores, and ranking was complemented by characterization and analysis of identified DNA aptamers using a direct enzyme-linked oligonucleotides assay (ELONA), which showed dissociation constants ( K d ) within the 32 nM–193 nM range across the three significant VOCs. These three highly specific VOCs aptamers (Alpha Apt, Delta Apt, and Omicron Apt) can be further studied as potential candidates for both diagnostic and therapeutic applications.

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
4秒前
4秒前
5秒前
Akim应助邹邹采纳,获得10
5秒前
7秒前
9秒前
吕吕发布了新的文献求助10
9秒前
YPP完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
LLLLLL完成签到,获得积分10
11秒前
狂野的友灵完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
JamesPei应助雅哈采纳,获得10
12秒前
12秒前
隐形的书雁完成签到 ,获得积分10
15秒前
16秒前
坚定青槐发布了新的文献求助10
16秒前
秀丽涵菱科学小白菜完成签到 ,获得积分10
17秒前
魏林娟发布了新的文献求助10
17秒前
小燕子发布了新的文献求助10
18秒前
jshmech应助matthieuss327采纳,获得70
21秒前
xuanbao完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
CHOW发布了新的文献求助10
22秒前
丘比特应助吕吕采纳,获得10
24秒前
852应助LinWu采纳,获得10
24秒前
常威正在打来福完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
欣喜的成败完成签到,获得积分20
26秒前
奇异果熊猫人完成签到,获得积分10
26秒前
morena发布了新的文献求助10
26秒前
陈俊杰发布了新的文献求助10
27秒前
认真代曼发布了新的文献求助10
28秒前
29秒前
ying发布了新的文献求助10
29秒前
31秒前
Johnny发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
zichen完成签到 ,获得积分20
33秒前
LinWu发布了新的文献求助10
36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
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443669
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257473
关于积分的说明 17587094
捐赠科研通 5502370
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900945
邀请新用户注册赠送积分活动 1877987
关于科研通互助平台的介绍 1717534