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Enregistrement W2464753662

Endonuclease G depletion may improve efficiency of first generation adenovirus vector DNA replication in HeLa cells.

2015· article· en· W2464753662 sur OpenAlexaff
Vanja Misic, Mohammed Elmogy, Yousef Haj-Ahmad

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeLaBiologyMolecular biologyDNA replicationViral vectorCell cycleViral replicationVector (molecular biology)Small hairpin RNAAdenoviridaeDNAOncolytic virusCell biologyCellVirologyVirusGenetic enhancementRNAGeneGeneticsRecombinant DNA
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First generation adenovirus (Ad5 ΔE1,E3) vectors are able to replicate their DNA in many tumour cells and can be used for oncotherapy. Highest rates of viral DNA replication occur in the G2/M transition of the cell cycle. In this study, we tried to increase the efficiency of Ad5 ΔE1,E3 DNA replication in the cervical carcinoma HeLa cells by using RNA interference (RNAi) to target endonuclease G (EndoG) whose depletion leads to an accumulation of cells in the G2/M transition. Targeting of EndoG by an shRNA encoded on an Ad5 ΔE1,E3 vector resulted in an early proliferation defect of cervical carcinoma HeLa cells. This effect coincided with enhanced DNA replication and encoded transgene expression of an Ad5 ΔE1,E3 vector. Applied in high concentrations, the EndoG-targeting Ad5 ΔE1,E3 vector showed enhanced HeLa cell killing ability relative to control Ad5 ΔE1,E3 vectors. These effects are most likely the result of EndoG depletion, which causes cells to accumulate in the G2/M transition of the cell cycle and extends favourable cellular conditions for Ad5 ΔE1,E3 DNA replication. Targeting of EndoG by RNAi may be a viable strategy for improving both the levels of transgene expression and the oncolytic properties of first generation adenovirus vectors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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