加拿大麦克马斯特大学李应福团队SMTD：双随机结构域文库策略高效率筛选新冠病毒高亲和力二聚适配体

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核酸适配体是能折叠成特定三维结构与靶标结合的单链寡聚核苷酸分子，是重要的分子识别元件。其与靶标的结合亲和力（通常以解离常数 K d 值衡量， K d 值越低，亲和力越高），是适配体的关键特性。高亲和力适配体在生物分析、医学诊断及治疗等领域展现出广阔的应用前景。然而，多数适配体为单体型，其结合能力有限。尽管多聚适配体的整合策略能够提升与靶标的结合力，但该过程需先筛选适配体单体，再进行表征优化，最终组合形成二聚或多聚适配体，构建方法繁琐且耗时。因此，一种能够通过筛选直接获得高亲和力二聚或多聚体适配体的高效方法备受期待。 近期，加拿大麦克马斯特大学 李应福 课题组通过一种新型的双随机结构域（ Dual Random Domains ， DRD ）文库设计策略（图 1 A ），成功通过筛选直接获得了多种针对新冠病毒（ SARS-CoV-2 ………………………………