Entropic Fragment‐Based Approach to Aptamer Design

适体 指数富集配体系统进化 计算生物学 DNA 核糖核酸 模板 结合亲和力 指数增长 分子识别 生物 化学 组合化学 纳米技术 计算机科学 生物化学 遗传学 基因 材料科学 数学 分子 有机化学 受体 数学分析
作者
Chih‐Yuan Tseng,Mohammad Ashrafuzzaman,Jonathan Y. Mane,Janice Kapty,John R. Mercer,Jack A. Tuszyński
出处
期刊:Chemical Biology & Drug Design [Wiley]
卷期号:78 (1): 1-13 被引量:36
标识
DOI:10.1111/j.1747-0285.2011.01125.x
摘要

Aptamers are short RNA/DNA sequences that are identified through the process of systematic evolution of ligands by exponential enrichment and that bind to diverse biomolecular targets. Aptamers have strong and specific binding through molecular recognition and are promising tools in studying molecular biology. They are recognized as having potential therapeutic and diagnostic clinical applications. The success of the systematic evolution of ligands by exponential enrichment process requires that the RNA/DNA pools used in the process have a sufficient level of sequence diversity and structural complexity. While the systematic evolution of ligands by exponential enrichment technology is well developed, it remains a challenge in the efficient identification of correct aptamers. In this article, we propose a novel information-driven approach to a theoretical design of aptamer templates based solely on the knowledge regarding the biomolecular target structures. We have investigated both theoretically and experimentally the applicability of the proposed approach by considering two specific targets: the serum protein thrombin and the cell membrane phospholipid phosphatidylserine. Both of these case studies support our method and indicate a promising advancement in theoretical aptamer design. In unfavorable cases where the designed sequences show weak binding affinity, these template sequences can be still modified to enhance their affinities without going through the systematic evolution of ligands by exponential enrichment process.
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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
量子星尘发布了新的文献求助10
刚刚
Orange应助称心的高丽采纳,获得30
1秒前
1秒前
黄绪林完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
科研通AI5应助妙字7采纳,获得10
2秒前
大模型应助Cc采纳,获得10
3秒前
冷艳的小懒虫完成签到 ,获得积分10
3秒前
李健应助zcx采纳,获得10
3秒前
4秒前
无奈初雪发布了新的文献求助10
4秒前
喻白玉完成签到,获得积分10
4秒前
hanxi发布了新的文献求助10
6秒前
英姑应助ss采纳,获得10
6秒前
CodeCraft应助Ceceliayyy采纳,获得10
7秒前
8秒前
happiness发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
桐桐应助谈不懂采纳,获得10
10秒前
FGDKB完成签到,获得积分10
10秒前
圆圆完成签到,获得积分10
10秒前
LOVE0077发布了新的文献求助20
11秒前
13秒前
13秒前
丘比特应助无奈初雪采纳,获得10
14秒前
tianhaizhi发布了新的文献求助10
14秒前
果奶绝甜完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
研友_VZG7GZ应助林hh采纳,获得10
17秒前
17秒前
大气的黑夜完成签到,获得积分10
17秒前
李健应助幽默的尔蓝采纳,获得10
18秒前
18秒前
19秒前
19秒前
李健应助果奶绝甜采纳,获得10
19秒前
19秒前
萧白鼠完成签到,获得积分10
20秒前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Building Quantum Computers 1000
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
Molecular Cloning: A Laboratory Manual (Fourth Edition) 500
Social Epistemology: The Niches for Knowledge and Ignorance 500
优秀运动员运动寿命的人文社会学因素研究 500
Medicine and the Navy, 1200-1900: 1815-1900 420
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4239645
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3773428
关于积分的说明 11850541
捐赠科研通 3429189
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1881974
邀请新用户注册赠送积分活动 934069
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 840694