GapmeR cellular internalization by macropinocytosis induces sequence-specific gene silencing in human primary T-cells
Notice bibliographique
Résumé
Post-transcriptional gene silencing holds great promise in discovery research for addressing intricate biological questions and as therapeutics. While various gene silencing approaches, such as siRNA and CRISPR-Cas9 techniques, are available, these cannot be effectively applied to "hard-to-transfect" primary T-lymphocytes. The locked nucleic acid-conjugated chimeric antisense oligonucleotide, called "GapmeR", is an emerging new class of gene silencing molecule. Here, we show that GapmeR internalizes into human primary T-cells through macropinocytosis. Internalized GapmeR molecules can associate with SNX5-positive macropinosomes in T-cells, as detected by super-resolution microscopy. Utilizing the intrinsic self-internalizing capability of GapmeR, we demonstrate significant and specific depletion (>70%) of the expression of 5 different endogenous proteins with varying molecular weights (18 kDa Stathmin, 80 kDa PKCε, 180 kDa CD11a, 220 kDa Talin1 and 450 kDa CG-NAP/AKAP450) in human primary and cultured T-cells. Further functional analysis confirms CG-NAP and Stathmin as regulators of T-cell motility. Thus, in addition to screening, identifying or verifying critical roles of various proteins in T-cell functioning, this study provides novel opportunities to silence individual or multiple genes in a subset of purified human primary T-cells that would be exploited as future therapeutics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».