Analysis of calorimetric data for the binding of monomeric bis-benzimidazole, an analog of the Hoechst 33258 dye, to poly(dA) · poly(dT)


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Monomeric bis-benzimidazole (MB) is an analog of the Hoechst 33258 dye. The enthalpy and entropy of MB binding were evaluated by analyzing the calorimetric data on MB reverse titration with poly(dA) · poly(dT). A mathematical model was developed to estimate the thermodynamic parameters of binding on the basis of calorimetric data. The results agree well with spectrophotometric data on the binding of analogous compounds. The model was used to estimate the parameters of binding with poly(dA) · poly(dT) for dimeric bis-benzimidazole (DB), which consists of two bis-benzimidazole monomers linked via a flexible chain. The ligand was assumed to produce different types of complexes with the polymer.

Об авторах

Yu. Nechipurenko

Engelhardt Institute of Molecular Biology

Автор, ответственный за переписку.
Email: nech99@mail.ru
Россия, ul. Vavilova 32, Moscow, 119991

A. Guzaev

Moscow Institute of Physics and Technology

Email: nech99@mail.ru
Россия, Institutskii per. 9, Dolgoprudnyi, Moscow Region, 141701

M. Khodykov

Engelhardt Institute of Molecular Biology

Email: nech99@mail.ru
Россия, ul. Vavilova 32, Moscow, 119991

Ya. Stirmanov

Engelhardt Institute of Molecular Biology

Email: nech99@mail.ru
Россия, ul. Vavilova 32, Moscow, 119991

A. Ivanov

Institute of Carcinogenesis, Blokhin Cancer Research Center

Email: nech99@mail.ru
Россия, Kashirskoe sh. 23, Moscow, 115478

A. Krylov

Engelhardt Institute of Molecular Biology

Email: nech99@mail.ru
Россия, ul. Vavilova 32, Moscow, 119991

A. Zhuze

Engelhardt Institute of Molecular Biology

Email: nech99@mail.ru
Россия, ul. Vavilova 32, Moscow, 119991

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).