Ribosome display and selection of single‐chain variable fragments effectively inhibit growth and progression of microspheres in vitro and in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Distinguishing the surface markers of cancer stem cells ( CSC s) is a useful method for early diagnosis and treatment of tumors, as CSC s may participate in tumorigenesis and metastasis by migrating into the circulatory system. However, the potential targets of CSC s are expressed at low levels in the natural state and are always changing. Thus, dynamic screening has been reported to be an effective measure for exploring CSC markers. In recent years, diverse single‐chain variable fragments (scFvs) have been widely used in immunotherapy. In this study, we determined that the scFvs, screened using RD , had a high affinity to microspheres and could inhibit their progression. We also observed that the selected scFvs underwent evolution in vitro, and antitumor‐associated proteins were successfully expressed. Combined with chemotherapy, the scFvs had a synergistic effect on the inhibition of the microspheres’ progression in vitro and in vivo, which could be ascribed to their high affinity for stem‐like cells and the inhibition of the microspheres’ collective behaviors. In addition, proteins inhibiting CD 44 + / CD 24 + and MAPK were involved. Our data indicated that dynamic screening of the scFvs in a natural state was of great significance in the inhibition of the microspheres in vitro and in vivo.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».