Studying Different Binding and Intracellular Delivery Efficiency of ssDNA Single-Walled Carbon Nanotubes and Their Effects on LC3-Related Autophagy in Renal Mesangial Cells via miRNA-382
Notice bibliographique
Résumé
Single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) have been used to deliver single-stranded (ssDNA). ssDNA in oligonucleotide can act as an inhibitor of microRNA to regulate cellular functions. However, these ssDNA are difficult to bind carbon nanotubes with low transferring efficiency to cells. To this end, we designed ssDNA with regulatory and functional units to form ssDNA-SWCNT hybrids to study their binding effects and transferring efficiency. The functional unit on ssDNA mimics the inhibitor (MI) of miRNA-382, which plays a crucial role in the progress of many diseases such as renal interstitial fibrosis. After verification of overexpression of miRNA-382 in a coculture system, we designed oligonucleotide sequences (GCG)5-MI, (TAT)5-MI, and N23-MI as regulatory units added to the 5'-terminal end of the functional DNA fragment, respectively. These regulatory units lead to different secondary structures and thus exhibit different affinity ability to SWCNTs, and finally decide their deliver efficacy to cells. Autophagy, apoptosis and necrosis were observed in renal mesangial cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».