Expression of <scp>PTEN</scp>‐long mediated by <scp>CRISPR</scp>/Cas9 can repress U87 cell proliferation
Notice bibliographique
Résumé
PTEN is a tumour suppressor that is frequently mutated in a variety of cancers. Hence, PTEN has significant potential as a therapeutic molecule. PTEN-long is an alternative translation variant, with an additional 173 amino acids added to the N-terminal of the canonical PTEN when CUG of the mRNA is utilized as the start codon. PTEN-long is secreted into serum and can re-enter cells throughout the body. One of the major barriers for gene therapy is to efficiently and specifically deliver DNA or RNA material to target cells. As an alternative approach, if a therapeutic protein can be directly delivered to target cell of interest, it should theoretically function well within the cells, particularly for genes that are deficiently expressed in vivo. Most therapeutic proteins are incapable of efficiently permeating the cell membrane. In this study, we have employed CRISPR/Cas9 gene editing tool combined with single-stranded template to edit CTG of PTEN-long to ATG in the genome. Two guide RNAs close to CTG site were found to have similar efficiency in driving PTEN-long expression. Furthermore, we detected PTEN-long expression in transfected whole-cell lysate and in concentrated culture media in Western blot. Interestingly, the culture media of PTEN-long expression can reduce Akt phosphorylation level and repress U87 cell proliferation compared to wild-type U87 or control media. Taken together, PTEN-long driven by CRISPR/Cas9 imports and exports cells and represses nearby cell proliferation, indicating the PTEN-long generated by CRISPR/Cas9 has potential to be an alternative strategy for PTEN gene therapy.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».