Effective small interfering RNA delivery in vitro via a new stearylated cationic peptide
Notice bibliographique
Résumé
A crucial bottleneck in RNA interference-based gene therapy is the lack of safe and efficient delivery systems. Here, a novel small interfering RNA (siRNA) delivery peptide, STR-HK, was constructed by conjugating a stearyl end to the N-terminus of the peptide sequence HHHPKPKRKV, where PKPKRKV is an altered sequence of the nucleus localization signal (PKKKRKV) and contributes to the cytosol localization of STR-HK-siRNA complexes. Histidine is a linker and plays an important role in disrupting the endosomal membrane via the proton sponge effect. As expected, STR-HK formed complexes with siRNA with a particle size of 80-160 nm in diameter and efficiently delivered Cy3-labeled glyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenase siRNA into PC-3 human prostate cancer cells. The transfection efficiency of STR-HK at molar ratio of 60/1 was comparable to that of Lipofectamine 2000, one of the most efficient commercially available transfection reagents. Furthermore, the STR-HK-siRNA complexes exhibited minimal cytotoxicity, which was significantly lower than that of Lipofectamine. Taken together, the strategy of conjugating the stearyl moiety with HHHPKPKRKV as a non-viral siRNA delivery system is advantageous.
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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 ».