Enhancement of RNA interference effect in P19 EC cells by an RNA-dependent RNA polymerase.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: RNA interference (RNAi) is a phenomenon uses double-stranded RNA (dsRNA) to specifically inhibit gene expression. The non-specific silencing caused by interferon response to dsRNA in mammalian cells limits the potential of utilizing RNAi to study gene function. Duplexes of 21-nucleotide short interfering dsRNA (siRNA) inhibit gene expression by RNAi. In some organisms, siRNA can also function as a primer converting mRNA into dsRNA that are further cleaved to produce more siRNA. This activity involves the enzyme RNA-dependent RNA polymerase (RdRP). There are no known RdRP involved in RNAi in mammals. By using an RdRP from Caenorhabditis elegance named ego-1, investigators intend to enhance RNAi effect in mammalian cells. The aims of this project were: 1) to investigate the efficiency of siRNA to enhanced green fluorescent protein (eGFP) gene silencing and 2) to enhance the RNAi effect. METHODS: We used a vector-based siRNA to target eGFP. Also we used a vector expressing ego-1 to test for a possible amplification effect of RNAi. The expression of eGFP in the cells was detected by using fluorescent microscopy, flowcytometry and Western-blotting. RESULTS: Transfection of the plasmid into P19 cells significantly decreased eGFP fluorescence. In addition, eGFP protein was reduced. Preliminary data suggested that the presence of ego-1 enhanced the RNAi effect. CONCLUSION: The results indicated that use of hairpin siRNA expression vectors for RNAi is a promising method to inhibition of gene expression in mammalian cells. Also, introducing RdRP enzyme to mammalian cells might amplify the RNAi effect in the 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».