Я хочу использовать линкеры двухцепочечной ДНК, чтобы физически связать две « вещи » вместе, прививая одноцепочечную ДНК к каждой из них и используя гибридизацию ДНК в качестве фиксирующего механизма.
Я не ожидаю, что природа этих двух вещей будет важна для этого вопроса, но если это так, скажем, я хочу связать твердую поверхность и белок.
Допустим, мое единственное ограничение состоит в том, что я хочу, чтобы это сшивание было стабильным при 37°C.
Существует огромное количество способов, которыми я мог бы спроектировать последовательности, и теоретически все, что выше 20 пар оснований без массивной взаимодополняемости, должно работать. Но я не люблю выбирать базы случайным образом. Итак, мой вопрос таков: есть ли что-нибудь, что я могу искать, кроме двух вышеперечисленных ограничений, для разработки хорошей последовательности компоновщика?
Например, если температура плавления составляет 50 ° C против 65 ° C, я ожидаю, что структура будет стабильной (бесконечно малые константы диссоциации в обоих случаях). Есть ли какая-то причина выбрать один из них, кроме, может быть, цены на синтез олиго? Есть ли разница между длинной последовательностью, богатой AT, и короткой последовательностью, богатой GC, для данной температуры плавления?
Возможно, вы захотите выбрать что-то, что имеет небольшую гомологию или не имеет никакой гомологии с чем-либо, существующим в любом организме в базах данных, на всякий случай.
Интуиция подсказывает, что нужно выбирать сбалансированные олигонуклеотиды посередине между богатыми AT и богатыми GC, и не иметь повторов или гомополимеров. Если вы выберете AT-богатый, то ваш комплементарный будет GC-богатый, и наоборот. Я почти уверен, что тогда будет разница в механических свойствах двух олигонуклеотидов - может быть, это было бы полезно по другим причинам?
Кажется, что большинство принципов проектирования могут быть ограничениями (нельзя), а не целями (нужно), поэтому вы могли бы сделать хуже, чем заставить генератор выдавать случайные последовательности и оценивать каждую из них по различным ограничениям. Случайность кажется приемлемой, если затем вы проверяете каждую случайно выбранную пару на соответствие некоторым строгим правилам. Затем выберите десять или около того пар с хорошими оценками, синтезируйте их и посмотрите, сработает ли какая-нибудь...