Current advances in Phi29 pRNA biology and its application in drug delivery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découle