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Comparación de las actividades de la transcriptasa inversa (RT) de varias RTs de M-MuLV para ensayos de RT-LAMP

Autores: Oscorbin, Igor P.; Novikova, Lidiya M.; Filipenko, Maxim L.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Comparación de las actividades de la transcriptasa inversa (RT) de varias RTs de M-MuLV para ensayos de RT-LAMP


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Biología

Palabras clave

Transcriptasas inversas
Rt-lamp
Rts de m-mulv
Enzimas
Mutaciones
Pruebas diagnósticas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las transcriptasas inversas (RTs) son una familia de enzimas que sintetizan ADN utilizando ARN como plantilla y que sirven como herramientas indispensables en estudios relacionados con el ARN. La RT de M-MuLV y sus análogos son las RTs más comúnmente utilizadas. Las RTs se aplican ampliamente en varios métodos de diagnóstico, incluida la amplificación isotérmica mediada por bucle de transcripción inversa (RT-LAMP). Sin embargo, el rendimiento de diferentes RTs en LAMP sigue siendo relativamente desconocido. Aquí, informamos sobre la primera comparación directa de varias RTs de M-MuLV en RT-LAMP, incluidas enzimas con un número diferente de mutaciones y fusiones con Sto7d. Se evaluaron varios parámetros, a saber: temperatura óptima de reacción, concentración de enzima, tiempo de transcripción inversa, cantidad mínima de plantilla de ARN y tolerancia a inhibidores. Las mutaciones aumentaron la temperatura óptima de reacción de 55 grados C a 60-65 grados C. Todas las RTs fueron adecuadas para RT-LAMP con plantillas de ARN en el rango de 10-10 copias por reacción. Las enzimas altamente mutadas fueron de 1.5 a 3 veces más tolerantes a sangre entera, plasma sanguíneo y guanidina, pero fueron dos veces más sensibles a altas concentraciones de NaCl. La comparación de diferentes RTs presentada aquí podría ser útil para seleccionar la enzima óptima al desarrollar nuevas pruebas de diagnóstico basadas en LAMP.

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