Assessment of an anti-HIV-1 combination gene therapy strategy using the antisense RNA and multimeric hammerhead ribozymes
Notice bibliographique
Résumé
A combination gene therapy strategy using an ASPsi-gag antisense RNA (targeted against the packaging signal and the gag-coding region) and a multimeric hammerhead ribozyme Rz1-9 (targeted against nine sites within the env-coding region) or Rz1-14 (targeted against 14 sites within the 5' leader and the pro-, pol-, vif- and env-coding regions) was assessed for inhibiting HIV-1 replication. A murine stem cell virus (MSCV)-based MGIN vector was used to express Rz1-9, Rz1-14, ASPsi-gag, Rz1-9ASPsi-gag, or Rz1-14ASPsi-gag RNA in a CD4+ T lymphoid cell line. Stable transductants were shown to express similar levels of interfering RNA. HIV-1 replication was inhibited in cells expressing Rz1-9 and Rz1-14. Little inhibition of HIV-1 replication was observed in cells expressing ASPsi-gag RNA. Thus, the multimeric hammerhead ribozymes inhibit HIV-1 replication better than the antisense RNA. Inhibition of HIV-1 replication in cells expressing Rz1-9ASPsi-gag or Rz1-14ASPsi-gag RNA was worse than that obtained with the multimeric ribozymes alone. This result suggests that co-expression of antisense RNA decreases the anti-HIV potential of ribozymes. The multimeric ribozymes and the antisense RNA were designed to target different sites within the HIV-1 RNA. They are not expected to interact with each other. Neither are they expected to compete with each other for binding to the HIV-1 RNA. Instead, the antisense RNA binding to its (1553 nt-long) target site may have resulted in a decreased ribozyme turn over. Furthermore, since the antisense RNA/HIV-1 RNA hybrids are degraded by the cells, the co-expressed antisense RNA may have led to ribozyme degradation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».