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Enregistrement W2564610278 · doi:10.1016/s1525-0016(16)33422-0

614. Microfluidic Manufacture of RNA-Lipid Nanoparticles Leads to Highly Efficient Delivery of Potent Nucleic Acid Therapeutics for Controlling Gene Expression

2016· article· en· W2564610278 sur OpenAlexaff
Grace Tharmarajah, Éric Ouellet, Oscar Seira, Jie Liu, A.M. Thomas, Timothy Leaver, Andre Wild, Yuping Li, Yu Tian Wang, Wolfram Tetzlaff, Carl L. Hansen, Pieter R. Cullis, James R. Taylor, Euan Ramsay

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesPrecision Nanosystems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleic acidGene knockdownIn vivoSmall interfering RNARNATransfectionIn vitroRNA interferenceGene deliveryChemistryPTENCell biologyBiologyMolecular biologyBiochemistryGeneSignal transductionPI3K/AKT/mTOR pathwayBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid nanoparticles (LNPs) have demonstrated efficient nucleic acid delivery in vitro and in vivo, as well as in clinical development. They exploit endogenous delivery pathways, by co-opting apolipoprotein E (apoE), to mediate effective delivery of the encapsulated nucleic acids into cells via the low-density lipoprotein receptor (LDLR). However, use of LNPs from the bench to the clinic has been considerably limited by challenges in manufacturing at both small and large scales. Here, we bridge that gap by describing the robust manufacture and use of clinical-grade lipid-based nanoparticles for highly efficient delivery of nucleic acids at scales suitable for both in vitro screening and in vivo applications.

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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,626

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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