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Enregistrement W2021637336 · doi:10.1089/nat.2011.0301

Selection of the Most Potent Specific On/Off Adaptor-Hepatitis Delta Virus Ribozymes for Use in Gene Targeting

2011· article· en· W2021637336 sur OpenAlexafffund
Michel V. Lévesque, Samuel G. Rouleau, Jean‐Pierre Perreault

Notice bibliographique

RevueNucleic Acid Therapeutics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsUniversité de Sherbrooke
Mots-clésRibozymeLigase ribozymeMammalian CPEB3 ribozymeHairpin ribozymeComputational biologyRNABiologyRNA interferenceGeneVirologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hepatitis Delta Virus (HDV) ribozyme, which is well adapted to the environment of the human cell, is an excellent candidate for the future development of gene-inactivation systems. On top of this, a new generation of HDV ribozymes now exists that benefits from the addition of a specific on/off adaptor (specifically the SOFA-HDV ribozymes) which greatly increases both the ribozyme's specificity and its cleavage activity. Unlike RNAi and hammerhead ribozymes, the designing of SOFA-HDV ribozymes to cleave, in trans, given RNA species has never been the object of a systematic optimization study, even with their recent use for the gene knockdown of various targets. This report aims at both improving and clarifying the design process of SOFA-HDV ribozymes. Both the ribozyme and the targeted RNA substrate were analyzed in order to provide new criteria that are useful in the selection of the most potent SOFA-HDV ribozymes. The crucial features present in both the ribozyme's biosensor and blocker, as well as at the target site, were identified and characterized. Simple rules were derived and tested using hepatitis C virus NS5B RNA as a model target. Overall, this method should promote the use of the SOFA-HDV ribozymes in a plethora of applications in both functional genomics and gene therapy.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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