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Enregistrement W2404066746 · doi:10.3727/000000002783985495

Gene Therapy: A Lipofection Approach for Gene Transfer into Primary Endothelial Cells

2002· article· en· W2404066746 sur OpenAlexafffund
Annie TL Young, Jonathan R. T. Lakey, Allan G. Murray, Ronald B. Moore

Notice bibliographique

RevueCell Transplantation · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésTransfectionGenetic enhancementGene deliveryUmbilical veinReporter geneMolecular biologyChemistryBiologyCell biologyPharmacologyGeneIn vitroGene expressionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the great potential of gene therapy to become a new treatment modality in future medicine, there are still many limitations to overcome before this gene approach can pass to the stage of human trial. The foremost obstacle is the development of a safe, efficient, and efficacious vector system for in vivo gene application. This study evaluated the efficacy of lipofection as a gene delivery vehicle into primary endothelial cells. Transfection efficiency of several lipid-based reagents (Effectene, Fugene 6, DOTAP) was examined at experimental temperatures of 37 degrees C, 24 degrees C, and 6 degrees C. Human umbilical vein endothelial cells (HUVECs) were transfected with the enhanced green fluorescent protein (EGFP) using precise amounts of DNA (Effectene, 0.2 microg; Fugene 6, 0.5 microg; DOTAP, 2.5 microg) and lipids (Effectene, 10 microl; Fugene 6, 6 microl; DOTAP, 15 microl) optimized in our laboratory. Duration of incubation in the DNA/lipid transfection mixture varied for each lipid transfectant as follows: 5 h for both Fugene 6 and DOTAP and 3 h for Effectene. Efficiency of transfection was quantified by microscopic evaluation of EFGP expression in a minimum of 100 cells per group. Transfection efficiencies achieved with these lipofection agents were 34 +/- 1.3% (mean +/- SEM), 33 +/- 1.4%, and 18 +/- 1.5% for Effectene, Fugene 6, and DOTAP, respectively, at 37 degrees C. Transfection results were lower at 24 degrees C with mean efficiencies of 26 +/- 2.4% for Effectene, 14 +/- 2.9% for Fugene 6, and 15 +/- 3.2% for DOTAP. Furthermore, mean efficiencies at 6 degrees C were 6 +/- 0.5%, 8 +/- 1.5%, and 6 +/- 0.0% for Effectene, Fugene 6, and DOTAP, respectively. Efficiency of transfection appeared to be temperature dependent (ANOVA; p < 0.0001). In spite of a significant decrease (37 degrees C vs. 24 degrees C: p < 0.0001; 37 degrees C vs. 6 degrees C: p < 0.0001; 24 degrees C vs. 6 degrees C: p < 0.0115) in transfection efficiency at low temperatures, the successful in vitro gene manipulation renders lipofection a potential gene delivery strategy for in vivo gene therapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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