<i>In Vitro</i> Selection of RNA Aptamer and Specific Targeting of ErbB2 in Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
The ErbB family (also referred to as HER/neu or HER) of receptor tyrosine kinases plays major roles in the formation and progression of human tumors. Amplification and/or overexpression of ErbB2 have been reported in numerous cancers, including breast, ovarian, stomach, bladder, salivary, and lung cancers. As ErbB2 has been used as a target for the treatment of advanced cancer, RNA aptamers for the extracellular domain of the ErbB2 were selected from a RNA library consisting of 2'-fluorine-modified RNA transcripts. After 15 cycles of selection, high-affinity RNA aptamer was isolated. Binding patterns of the selected RNA aptamer clones were evaluated to choose RNA aptamers that were specific to the extracellular domain of ErbB2 protein. RNA aptamer 15-8 was the best candidate and its minimal version (mini-aptamer) was chemically synthesized. Surface plasmon resonance measurement showed that the mini-aptamer specifically bound to the ErbB2 protein with high affinity and specificity. To evaluate its potential as an ErbB2-targeting molecule in breast cancer cells, specific recognition of the mini-aptamer was confirmed with various breast cancer cell lines. We propose that the selected RNA aptamer is a potential cancer imaging agent by targeting malignant cells overexpressing the ErbB2 receptor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».