Peptides, polypeptides and peptide–polymer hybrids as nucleic acid carriers
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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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».