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Enregistrement W1999274756 · doi:10.1042/bst0301140

Intracellular ribozyme applications

2002· review· en· W1999274756 sur OpenAlexaff
Daniela Castanotto, J. R. Li, Alessandro Michienzi, Marc‐André Langlois, N. S. Lee, Jack Puymirat, John J. Rossi

Notice bibliographique

RevueBiochemical Society Transactions · 2002
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésRibozymeLigase ribozymeRNACleaveComputational biologyBase pairMammalian CPEB3 ribozymeCell biologyHairpin ribozymeVS ribozymeBiologyIntracellularGeneChemistryGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exquisite target selectivity of trans -acting ribozymes has fostered their use as potential therapeutic agents and tools for down-regulating cellular transcripts. In living cells, free diffusion of RNAs is extremely limited, if it exists at all. Thus, getting ribozymes to base-pair with their cognate targets requires co-localizing the ribozyme transcript with the target RNA. In addition, not all sites along a given target RNA are equally accessible to ribozyme base pairing. Cellular proteins greatly influence the trafficking and structure of RNA, and therefore making ribozymes work effectively in cells a significant challenge. This article addresses the problems of getting engineered ribozymes to effectively pair with and cleave targets in cells. The work described here illuminates methods for target-site selection on native mRNAs, methods for ribozyme expression, and strategies for obtaining a discrete intracellular localization of ribozymes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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