Forward and robust selection of the most potent and noncellular toxic siRNAs from RNAi libraries
Notice bibliographique
Résumé
Use of highly potent small interfering RNAs (siRNAs) can substantially reduce dose-dependent cytotoxic and off-target effects. We developed a genetic forward approach by fusing the cytosine deaminase gene with targets for the robust identification of highly potent siRNAs from RNA interference (RNAi) libraries that were directly delivered into cells via bacterial invasion. We demonstrated that two simple drug selection cycles performed conveniently in a single container predominately enriched two siRNAs targets the MVP gene (siMVP) and one siRNA targets the egfp gene (siEGFP) in surviving cells and these proved to be the most effective siRNAs reported. Furthermore, the potent siRNAs isolated from the surviving cells possessed noncellular toxic characteristics. Interestingly, the length of highly potent siMVPs identified could be as short as 16-mer, and increasing the length of their native sequences dramatically reduced RNAi potency. These results suggest that the current approach can robustly discover the most potent and nontoxic siRNAs in the surviving cells, and thus has great potential in facilitating RNAi applications by minimizing the dose-dependent and sequence nonspecific side effects of siRNAs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».