以经验序列趋势和稳定的循环图案为指导,合理设计结构丰富的DNA吸收体选库

科学领域:

• 生物化学 生物化学
• 分子生物学分子生物学
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 通常使用随机序列库识别aptamers.
• 具有自我折叠的图案的结构性寡核酸库可以提高aptamer选效率.
• 将序列偏差和热力学动机集成到图书馆设计中是一个有希望的方法.

研究的目的:

• 探索结构性寡核酸库在阿普坦体查中的优势.
• 合理设计具有经验序列偏差和验证的热力学动机的DNA库.
• 评估设计图书馆的热稳定性,放大效率和序列兼容性.

主要方法:

• 设计了三个DNA库:经验 (氨酸/氨酸丰富),四 (发针图案) 和标准 (随机).
• 使用mFold进行最小自由能量计算,以预测热稳定性.
• 进行紫外线融分析,以实验验证热稳定性.
• 采用定量聚合酶连锁反应 (qPCR) 进行放大效率分析.
• 适应下一代测序 (NGS) 协议用于图书馆兼容性评估.

主要成果:

• 预测并通过实验验证了热稳定性的层次结构:四方圆 > 标准 > 实证库.
• 通过qPCR,通过所有三种类型的库进行了有效和公正的放大.
• 确认所有设计的库与高通量Illumina测序平台的兼容性.
• 展示了将DNA种群偏向特定的核酸组成和结构元素丰富了潜在的目标结合动机.

结论:

• 合理设计的结构性寡核酸库为aptamer选提供了优势.
• 实证序列偏差和验证的热力学动机的整合增强了图书馆的设计.
• 这种方法有助于开发具有丰富目标绑定潜力的寡核酸选库.