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Enregistrement W2040030839 · doi:10.1002/wrna.1111

Current advances in Phi29 pRNA biology and its application in drug delivery

2012· review· en· W2040030839 sur OpenAlexafffund
Xin Ye, Maged Gomaa Hemida, Huifang M. Zhang, Paul Hanson, Ye Qiu, Decheng Yang

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews - RNA · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDNABacteriophageRNAComputational biologyBiologyDrug deliverySmall moleculeAptamerFlexibility (engineering)BiophysicsNucleic acidAntiviral drugDrugCell biologyChemistryNanotechnologyBiochemistryGeneGeneticsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bacteriophage 29 (Phi29) packaging RNA (pRNA) is one of the key components in the viral DNA‐packaging motor. It contains two functional domains facilitating the translocation of DNA into the viral capsid by interacting with other elements in the motor and promoting adenosine triphosphates hydrolysis. Through the connection between interlocking loops in adjacent pRNA monomers, pRNA functions in the form of multimer ring in the motor. Previous studies have addressed the unique structure and conformation of pRNA. However, there are different DNA‐packaging models proposed for the viral genome transportation mechanism. The DNA‐packaging ability and the unique features of pRNA have been attracting efforts to study its potential applications in nanotechnology. The pRNA has been proved to be a promising tool for delivering nucleic acid‐based therapeutic molecules by covalent linkage with ribozymes, small interfering RNAs, aptamers, and artificial microRNAs. The flexibility in constructing dimers, trimers, and hexamers enables the assembly of polyvalent nanoparticles to carry drug molecules for therapeutic purposes, cell ligands for target delivery, image detector for drug entry monitoring, and endosome disrupter for drug release. Besides these fascinating pharmacological advantages, pRNA‐based drug delivery has also been demonstrated to prolong the drug half life with minimal induction of immune response and toxicity. WIREs RNA 2012, 3:469–481. doi: 10.1002/wrna.1111 This article is categorized under: RNA Structure and Dynamics > RNA Structure, Dynamics, and Chemistry RNA Structure and Dynamics > Influence of RNA Structure in Biological Systems RNA Processing > RNA Editing and Modification RNA in Disease and Development > RNA in Disease

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 GPT0,391
Écart entre enseignants0,359 · 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'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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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