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Enregistrement W1551450716 · doi:10.1196/annals.1348.032

Characterization of Antisense Oligonucleotides Comprising 2′‐Deoxy‐2′‐Fluoro‐β‐<scp>d</scp>‐Arabinonucleic Acid (FANA)

2006· article· en· W1551450716 sur OpenAlexafffund
Denis E. Bergeron, ANNA‐LISA TEDESCHI, Maria Mangos, Luc Paquet, Paolo Renzi, Masad J. Damha

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital Notre-DameXenon Pharmaceuticals (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOligonucleotideNucleaseMolecular biologyGene knockdownGene silencingDNASense (electronics)RNAChemistryBiologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antisense oligonucleotides (AON) are being developed for a wide array of therapeutic applications. Significant improvements in their serum stability, target affinity, and safety profile have been achieved with the development of chemically modified oligonucleotides. Here, we compared 2'-deoxy-2'-fluoro-beta-D-arabinonucleic acid (FANA)-containing AONs with phosphorothioate oligodeoxynucleotides (PS-DNA), 2'-O-methyl-RNA/DNA chimeras and short interfering RNAs (siRNA) with respect to their target knockdown efficacy, duration of action and resistance to nuclease degradation. Results show that two different configurations of FANA/DNA chimeras (altimers and gapmers) were found to have potent antisense activity. Specific target inhibition was observed with both FANA configurations with an estimated EC50 value comparable to that of an siRNA but 20-to 100-fold lower than the other commonly used AONs. Moreover, the FANA/DNA chimeras showed increased serum stability that was correlated with sustained antisense activity for up to 4 days. Taken together, these results indicate that chimeric FANA/DNA AONs are promising new tools for therapeutic gene silencing when increased potency and duration of action are required.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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