Influence of lipoplex surface charge on siRNA delivery: application to the<i>in vitro</i>downregulation of CXCR4 HIV-1 co-receptor
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cationic lipidic formulations have been successfully used to deliver small interfering RNA (siRNA) into cells but they show limitations for in vivo application due to their cytotoxicity and instability in the presence of serum. To overcome these limitations, the authors developed an anionic lipid-based carrier named Neutraplex (Nx). Here, they wanted to investigate the influence of the lipoplex (Lx) surface charge on cytotoxicity, delivery and silencing activity of siRNAs. METHODS: The efficiency of three Nx formulations (cationic, close to neutrality and anionic) to deliver anti-CXCR4 siRNAs in MAGI cells was investigated and compared with the cationic commercial transfection reagent Lipofectamine RNAiMAX. Cellular uptake and intracellular localization of a fluorescent siRNA was monitored in live cells using fluorescence microscopy and silencing activity was measured by flow cytometry and RT-PCR analysis. RESULTS: The authors found that the Lx surface charge influenced cellular uptake and silencing activity of siRNA in cell cultures. Although cationic Lx formulations were the most efficient carriers to deliver active silencing siRNAs, negatively charged lipoplexes were taken up by cells, delivered active siRNAs and presented low cytotoxicity. CONCLUSIONS: Altogether, the findings support further investigation for in vivo delivery of therapeutic siRNAs using Nx. Furthermore, this study indicates that anionic delivery systems may have potential for in vivo RNAi therapeutics.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».