Assessment of Different Transfection Parameters in Efficiency Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Achieving optimal transfection efficiency is the most critical step in overcoming the primary obstacle to success in nonviral-mediated gene therapy. Several transfection parameters were being examined including the effects of different types of transfection media, glucose concentration, reporter DNA concentration, and incubation time in lipotransfectant. Efficiency of transfection obtained was highest for Opti-MEM I (29 +/- 2.28%; p = 0.001) followed by M199 (24 +/- 1.54%; p = 0.009), both of which performed significantly better than DMEM (14 +/- 0.28%) as a transfection medium. The rate of transfection was affected by glucose levels in only DMEM with higher efficiency achieved using low glucose containing DMEM (17 +/- 0.38%) than its counterpart. Furthermore, transfection rate and cell viability were severely hampered by lengthened exposure to transfection complexes, leading to an overall mean efficiency of 5 +/- 0.87%. However, doubling the DNA content in the transfection mixture did not significantly change the mean rate of transfection in M199 medium (24 +/- 1.54% to 27 +/- 1.54%; p = 0.273). The overall range of mean efficiency acquired with our protocol under different transfection conditions was between 14% and 29%. Hopefully results from this study will further potential success in nonviral-mediated gene transfer.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».