MARC

 008260126s2023        us                              c    eng  d
■001000017360753
■00520260202105614
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265427144
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32316439
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanfordtp231xg1210
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a612
■1001  ▼aWan,  Leighton  Terrance.
■24510▼aHigh-Throughput  Discovery  and  Optimization  of  High  Affinity  and  High  Specificity  Aptamers
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a133  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Soh,  H.  Tom.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2023.
■520    ▼aAptamers  are  synthetic  affinity  reagents  useful  for  measuring  and  studying  small  molecules  in  biological  systems.  Unfortunately,  the  bottleneck  in  aptamer  discovery  platforms  is  the  low  throughput  and  high  failure  rate  of  canonical  aptamer  selection  methods.  To  address  these  issues,  I  created  a  high-throughput  screening  platform  to  enable  multiplexed,  simultaneous  discovery  of  specific  aptamers  against  different  targets.  Canonically,  aptamer  selections  must  use  techniques  such  as  "counterselection"  to  ensure  aptamer  specificity.  Unfortunately,  using  counterselection  forces  aptamer  selections  to  be  single-plex.  I  developed  a  platform  to  identify  specific  aptamers  and  forgo  the  need  for  techniques  such  as  counterselection.  Using  a  modified  a  benchtop  DNA  sequencer,  I  measured  the  affinity  and  specificity  for  ~106  aptamer  clusters.  I  identified  rare,  specific  aptamers  that  are  able  to  distinguish  between  small-molecule  metabolites  differing  by  a  single  hydroxyl  group.  Further,  the  platform  allows  us  to  optimize  and  utilize  existing  aptamers  previously  limited  to  fixed  environmental  conditions.  Many  published  aptamers  have  been  discovered  under  non-physiological  environments.  However,  changing  from  selection  conditions  can  reduce  aptamer  affinity  and  prevents  the  use  of  many  aptamers.  I  demonstrated  that  small  mutations  in  aptamer  sequence  can  stabilize  aptamer  affinity  in  physiological  conditions.  Understanding  structure-mechanism  relationships  that  enable  aptamer  specificity  has  often  been  limited  to  specialized  groups.  Thus,  improving  aptamers  through  rational  design  guided  by  structural  information  has  been  largely  inaccessible.  I  developed  a  novel  method  to  investigate  aptamer  specificity;  the  pipeline  uses  experimental  data  to  guide  a  computational  pipeline  for  reliable  structure  determination.  My  work  seeks  to  address  the  need  for  high  affinity  and  high  specificity  aptamers  by  enabling  multiplexed  aptamer  discovery  and  broadening  aptamer  usability  for  previously  discovered  aptamers.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aPhysiology
■650  4▼aAcids
■650  4▼aHistograms
■650  4▼aReagents
■650  4▼aCaffeine
■650  4▼aMutation
■650  4▼aGlucose
■650  4▼aBiomarkers
■650  4▼aDesign
■650  4▼aStandard  scores
■650  4▼aBiosensors
■650  4▼aMetabolites
■690    ▼a0389
■690    ▼a0719
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05A.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360753▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서