Peptides, polypeptides and peptide–polymer hybrids as nucleic acid carriers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cell penetrating peptides (CPPs), and protein transduction domains (PTDs) of viruses and other natural proteins serve as a template for the development of efficient peptide based gene delivery vectors. PTDs are sequences of acidic or basic amphipathic amino acids, with superior membrane trespassing efficacies. Gene delivery vectors derived from these natural, cationic and cationic amphipathic peptides, however, offer little flexibility in tailoring the physicochemical properties of single chain peptide based systems. Owing to significant advances in the field of peptide chemistry, synthetic mimics of natural peptides are often prepared and have been evaluated for their gene expression, as a function of amino acid functionalities, architecture and net cationic content of peptide chains. Moreover, chimeric single polypeptide chains are prepared by a combination of multiple small natural or synthetic peptides, which imparts distinct physiological properties to peptide based gene delivery therapeutics. In order to obtain multivalency and improve the gene delivery efficacies of low molecular weight cationic peptides, bioactive peptides are often incorporated into a polymeric architecture to obtain novel 'polymer-peptide hybrids' with improved gene delivery efficacies. Peptide modified polymers prepared by physical or chemical modifications exhibit enhanced endosomal escape, stimuli responsive degradation and targeting efficacies, as a function of physicochemical and biological activities of peptides attached onto a polymeric scaffold. The focus of this review is to provide comprehensive and step-wise progress in major natural and synthetic peptides, chimeric polypeptides, and peptide-polymer hybrids for nucleic acid delivery applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle