Single and Combinational siRNA Therapy of Cancer Cells: Probing Changes in Targeted and Nontargeted Mediators after siRNA Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Cancer cells are known to be heterogeneous and plastic, which imparts innate and acquired abilities to resist molecular targeting by short interfering RNA (siRNA). Not all cancer cells in a population would show a similar responsiveness to targeting of genes critical for their survival and even the responders could quickly transform and switch to alternative mechanism(s) for their survival. This study was designed to look at this phenomenon by analyzing the effect of siRNA silencing of selected protein mRNAs involved in cell survival and proliferation on other protein mRNAs that could contribute to cell survival. We compared the gene expression profile of the initial population after siRNA silencing to the subpopulation that survived the siRNA silencing, to identify potential overexpressions that might explain the cell survival. Our studies show that silencing well-selected protein mRNAs simultaneously could offer advantages compared to individual siRNA silencing due to an additional impact on the expression level of certain protein mRNAs. We also demonstrate that overexpression of certain protein mRNAs could explain the innate unresponsiveness of a subpopulation of cells. These observations could be a stepping stone for further investigation of the possibility of significant synergistic effect for this combinational RNA interference strategy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».