RNA Interference inhibits Hepatitis B Virus of different genotypes in Vitro and in Vivo
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis B virus (HBV) infection increases the risk of liver disease and hepatocellular carcinoma. Small interfering RNA (siRNA) can be a potential new tool for HBV therapy. Given the high heterogeneity of HBV strains and the sensitivity towards sequences changes of siRNA, finding a potent siRNA inhibitor against the conservative site on the HBV genome is essential to ensure a therapeutic application. RESULTS: Forty short hairpin RNA (shRNA) expression plasmids were constructed to target conserved regions among nine HBV genotypes. HBV 1.3-fold genome plasmids carrying various genotypes were co-transfected with shRNA plasmids into either Huh7 cells or mice. The levels of various viral markers were examined to assess the anti-HBV efficacy of siRNA. Four (B245, B376, B1581 and B1789) were found with the ability to potently inhibit HBV RNA, DNA, surface antigen (HBsAg), e antigen (HBeAg) and core antigen (HBcAg) expression in HBV genotypes A, B, C, D and I (a newly identified genotype) in Huh7 cells and in mice. No unusual cytotoxicity or off-target effects were noted. CONCLUSIONS: Such siRNA suggests an alternate way of inhibiting various HBV genotypes in vitro and in vivo, promising advances in the treatment of HBV.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».