MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2037965284 · doi:10.1089/hum.2008.009

Protein <i>Trans</i> -Splicing as a Means for Viral Vector-Mediated <i>In Vivo</i> Gene Therapy

2008· article· en· W2037965284 sur OpenAlexafffund
Juan Li, Wenchang Sun, Bing Wang, Xiao Xiao, Xiang-Qin Liu

Notice bibliographique

RevueHuman Gene Therapy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthMuscular Dystrophy Association
Mots-clésRNA splicingTrans-splicingBiologyGeneIntronInteinMolecular biologyViral vectorGenetic enhancementExonAlternative splicingVector (molecular biology)RNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inteins catalyze protein splicing in a fashion similar to how self-splicing introns catalyze RNA splicing. Splitinteins catalyze precise ligation of two separate polypeptides through trans-splicing in a highly specific manner. Here we report a method of using protein trans-splicing to circumvent the packaging size limit of gene therapy vectors. To demonstrate this method, we chose a large dystrophin gene and an adeno-associated viral (AAV) vector, which has a small packaging size. A highly functional 6.3-kb Becker-form dystrophin cDNA was broken into two pieces and modified by adding appropriate split-intein coding sequences, resulting in splitgenes sufficiently small for packaging in AAV vectors. The two split-genes, after codelivery into target cells, produced two polypeptides that spontaneously trans-spliced to form the expected Becker-form dystrophin protein in cell culture in vitro. Delivering the split-genes by AAV1 vectors into the muscle of a mouse model of Duchenne muscular dystrophy rendered therapeutic gene expression and benefits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations114
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Gene TherapyMême sujetVirus-based gene therapy researchTravaux en français237 207