Adenovirus-Delivered Antisense RNA and shRNA Exhibit Different Silencing Efficiencies for the Endogenous Transforming Growth Factor- <i>β</i> (TGF- <i>β</i> ) Type II Receptor
Notice bibliographique
Résumé
Gene silencing is an essential tool in gene discovery and gene therapy. Traditionally, viral delivery of antisense RNA and, more recently, small interfering RNA (siRNA) molecules in the form of small hairpin RNAs (shRNA) has been used as a strategy to achieve gene silencing. Nevertheless, the enduring challenge is to identify molecules that specifically and optimally silence a given target gene. In this study, we tested a set of adenovirus-delivered antisense RNA fragments and adenovirus-delivered shRNA molecules for their ability to target human transforming growth factor-beta type II receptor (TGFbetaRII). We used a dicistronic reporter, consisting of the coding sequences for TGFbetaRII and green fluorescent protein (GFP) to screen for optimal silencing agents targeting TGFbetaRII. Our results show, for both antisense RNA and shRNA molecules, that their effectiveness in the GFP screen correlated directly with their ability to reduce exogenously expressed TGFbetaRII. Unexpectedly, the antisense RNAs were unable to silence endogenous TGFbetaRII. In contrast, the shRNAs were able to silence endogenous TGFbetaRII. The shRNA that demonstrated the most pronounced effect on the dicistronic TGFbetaRII/GFP reporter reduced endogenous TGFbetaRII protein expression by 70% in A549 cells and reduced TGFbeta signaling by >80% in HeLa cells.
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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 | 0,001 |
| 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 ».