La relation entre la structure et la fonction est assez évidente dans de nombreux projets d'ingénierie. Il en va clairement de même pour les aptamères. La fonctionnalité d'un aptamère repose entièrement sur sa structure. Dans cette série de blogs, nous allons révéler comment nous effectuons une méta-analyse des structures d'aptamères comme base pour l'identification de séquences candidates et comme moyen d'améliorer les séquences sélectionnées.
Notre capacité sans cesse améliorée à effectuer une analyse approfondie des données de structures d'aptamères est l'une des clés qui fait de NeoVentures l'entreprise de développement d'aptamères la plus performante au niveau mondial.
Comment faisons-nous cela ?
La méta-analyse des séquences d'aptamères est relativement simple. Les séquences sont des chaînes d'informations et, en tant que telles, des milliers de séquences peuvent être comparées en une seule exécution. La clé pour faire de même avec les structures est de réduire l'information structurelle en chaînes d'informations. Nous disposons d'un logiciel qui nous permet de définir l'état d'un nucléotide en termes de son statut structurel. Ceci est entré comme un code et rendu comme une chaîne.
Nous utilisons ensuite une suite de logiciels internes qui nous permettent de prédire des milliers de ces structures à partir d'un ensemble de données et de les comparer pour identifier des similitudes. Nous superposons cette analyse à l'analyse séquentielle plus traditionnelle pour développer une compréhension de l'effet qu'une sélection a eu sur la structure de l'aptamère.
Notre capacité à réaliser une méta-analyse des structures d'aptamères, couplée à la méta-analyse des séquences, nous permet de changer la manière dont nous choisissons les séquences candidates pour des analyses plus approfondies. Dans le passé, nous choisissions des séquences individuelles en fonction de l'effet de la sélection de différentes cibles sur elles. Désormais, nous sommes capables de considérer les aptamères sélectionnés dans leur ensemble et de déterminer quelles structures sont sélectionnées. Nous sommes alors en mesure de choisir des représentants de ces choix sélectionnés.
Chez NeoVentures, nous réalisons cette analyse sur tous nos projets d'aptamères. Nous sommes désormais prêts à appliquer notre capacité en la matière à vos données de sélection d'aptamères et à vous aider à choisir des séquences candidates. Veuillez nous contacter pour obtenir un devis et discuter de la manière dont ce service pourrait vous aider à identifier de meilleurs aptamères.
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Dans le prochain blog, nous discuterons de la puissance de l'analyse structurelle appliquée à notre méthode Neomer pour la sélection d'aptamères.
Le Dr. Gregory Penner a suivi une formation académique qui mêlait une théorie très pratique en matière de sélection végétale à la biologie moléculaire. Il a utilisé cette combinaison de biologie et de mathématiques pour développer et diriger une équipe de recherche en biotechnologie céréalière au sein du gouvernement du Canada, puis en tant que leader mondial de la recherche chez Monsanto Inc. Il a été un leader d'opinion en développement d'aptamères à l'échelle mondiale au cours des vingt dernières années en tant que PDG et président de NeoVentures. Il a dirigé cette entreprise vers la stabilité financière sans investissement extérieur grâce à une approche intégrée de la découverte et de la commercialisation des aptamères. En 2015, il a co-fondé une deuxième entreprise, NeoNeuro à Paris en France, axée sur une approche innovante pour identifier les Aptamarkers pour les maladies complexes.
Connectez-vous avec le Dr. Penner sur LinkedIn ou pour les mises à jour de l'entreprise, suivez NeoVentures.
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